Online Big Data Treningskurs i Norge

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå dataforskere og ingeniører som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark for behandling og analyse av store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en stor data-miljø ved bruk av Google Colab og Spark.
• Behandle og analysere store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualisere store data i et samarbeidsmiljø.
• Integrere Apache Spark med skyløsninger.

Deltakere som fullfører denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge vil få en praktisk, virkelig forståelse av Big Data og dets relaterte teknologier, metoder og verktøy.

Deltakerne vil få mulighet til å omsette denne kunnskapen i praksis gjennom praktiske øvelser. Gruppesamhandling og instruktørtilbakemeldinger utgjør en viktig del av klassen.

Kurset starter med en introduksjon til elementære konsepter av Big Data, og går deretter videre til programmeringsspråkene og metodikkene som brukes til å utføre Data Analysis. Til slutt diskuterer vi verktøyene og infrastrukturen som muliggjør Big Data lagring, distribuert prosessering og Scalability.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte dataprofesjonelle som ønsker å optimalisere datahåndteringsarbeidsflyter, sikre dataintegritet og implementere robuste data lakehouse-løsninger som kan håndtere kompleksiteten i moderne big data-applikasjoner.

Ved kursets avslutning vil deltakerne kunne:

• Oppnå en dyp forståelse av Icebergs arkitektur, inkludert metadatahåndtering og filstruktur.
• Konfigurere Iceberg for optimal ytelse i ulike miljøer og integrere den med flere datahåndteringsmotorer.
• Administrere store Iceberg-tabeller, gjennomføre komplekse skjemauendringer og håndtere partisjonsutvikling.
• Mestre teknikker for å optimalisere spørreytelse og datasøkeffektivitet for store datasett.
• Implementere mekanismer for å sikre datakonsistens, håndtere transaksjonsgarantier og feilhåndtering i fordelte miljøer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot begynnernivå datafagfolk som ønsker å oppnå kunnskap og ferdigheter som er nødvendige for å effektivt utnyttet Apache Iceberg for å håndtere store datasett, sikre datasikkerhet og optimalisere datastrømningsprosesser.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Få en grundig forståelse av Apache Icebergs arkitektur, funksjoner og fordeler.
• Lære om tabellformater, partisjoner, skjemautvikling og tidshoppingsfunksjoner.
• Installere og konfigurere Apache Iceberg i ulike miljøer.
• Opprette, administrere og manipulere Iceberg-tabeller.
• Forstå prosessen med å migrere data fra andre tabellformater til Iceberg.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) retter seg mot IT-profesjonelle på mellomnivå som ønsker å forbedre sine ferdigheter innen dataarkitektur, styring, skybasert regning og big data-teknologier for å effektivt håndtere og analysere store datasett for dataoverføringer innen sine organisasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende konsepter og komponenter i ulike dataarkitekturer.
• Oppnå en omfattende forståelse av prinsipper for datastyring og deres betydning i reguleringsmiljøer.
• Implementere og administrere datastyringsrammeverk som Dama og Togaf.
• Utnytte skyplattformer for effektiv dataoppbevaring, -behandling og -administrasjon.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataingeniører som ønsker å lære å bruke Azure Data Lake Storage Gen2 for effektive dataanalytiske løsninger.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og hovedfunksjonene til Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimalisere data lagring og tilgang for kostnad og ytelse.
• Integere Azure Data Lake Storage Gen2 med andre Azure tjenester for analyse og databehandling.
• Utvikle løsninger ved hjelp av Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Få feilsøkt vanlige problemer og optimalisere lagringsstrategier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke og integrere Spark, Hadoop og Python for å behandle, analysere og transformere store og komplekse datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å behandle store data med Spark, Hadoop og Python.
• Forstå funksjonene, kjernekomponentene og arkitekturen til Spark og Hadoop.
• Lær hvordan du integrerer Spark, Hadoop og Python for behandling av store data.
• Utforsk verktøyene i Spark-økosystemet (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka og Flume).
• Bygg anbefalingssystemer for samarbeidsfiltrering som ligner på Netflix, YouTube, Amazon, Spotify og Google.
• Bruk Apache Mahout til å skalere maskinlæringsalgoritmer.

Dette instruktørledede, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås IT-professionelle som ønsker å ha en omfattende forståelse av IBM DataStage både fra et administrativt og et utviklingsperspektiv. Dette gjør at de kan administrere og bruke dette verktøyet effektivt i sine respektive arbeidsplasser.

Ved slutten av dette kurs, vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå de kjernen konseptene i DataStage.
• Lære hvordan man effektivt installerer, konfigurerer og administrerer DataStage-miljøer.
• Koble seg til ulike datasystemer og hente ut data effektivt fra databaser, flat filer og eksterne kilder.
• Implementere effektive teknikker for å laste inn data.

Denne instruktørdrevne, levende utdanningen i Norge (online eller på stedet) rettes til systemadministratorer på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å distribuere, vedlikeholde og optimalisere Spark-kluster.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne være i stand til:

• Installere og konfigurere Apache Spark i ulike miljøer.
• Administrere klusterressurser og overvåke Spark-applikasjoner.
• Optimalisere ytelsen til Spark-kluster.
• Implementere sikkerhetstiltak og sikre høy tilgjengelighet.
• Feilsøke og feilsøke vanlige Spark-problemer.

I denne instruktørguidede liveopplæringen i Norge, vil deltakerne lære hvordan de kan bruke Python og Spark sammen til å analysere big data, gjennom praktiske øvelser.

Når opplæringen er ferdig, vil deltakerne være i stand til:

• Å lære hvordan man bruker Spark sammen med Python til å analysere Big Data.
• Å jobbe med øvelser som etterlikner tilfeller fra virkeligheten.
• Å bruke ulike verktøy og teknikker for big data-analyse ved hjelp av PySpark.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære tankesettet for å nærme seg Big Data teknologier, vurdere deres innvirkning på eksisterende prosesser og retningslinjer, og implementere disse teknologiene med det formål å identifisere kriminell aktivitet og forebygge kriminalitet. Kasusstudier fra rettshåndhevelsesorganisasjoner rundt om i verden vil bli undersøkt for å få innsikt i deres adopsjonstilnærminger, utfordringer og resultater.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Kombiner Big Data teknologi med tradisjonelle datainnsamlingsprosesser for å sette sammen en historie under en etterforskning.
• Implementer industrielle løsninger for lagring og prosessering av store data for dataanalyse.
• Utarbeide et forslag for å ta i bruk de mest passende verktøyene og prosessene for å muliggjøre en datadrevet tilnærming til kriminell etterforskning.

Denne undervisningsledete, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot dataingeniører, dataanalytikere og fagpersoner innen dataprofessjon som ønsker å bruke Databricks og PySpark til å bygge skalerbare datapipelines og migrere eksisterende SQL-arbeidsflyter.

Denne opplæringen gir en praktisk innføring i å bygge skalerbare databehandlings- og maskinlæringsarbeidsflyter ved hjelp av PySpark. Deltakerne lærer hvordan Apache Spark fungerer i moderne Big Data-ekosystemer, og hvordan man effektivt behandler store datasett ved hjelp av prinsippene for distribuert datateknikk.

Dette tre-dagers praktiske kurset fokuserer på å bygge og optimalisere effektive databehandlingsarbeidsflyter ved hjelp av PySpark, Pandas og Polars i Kubernetes-baserte miljøer.

Deltakerne vil utvikle en praktisk forståelse av hvordan Spark-applikasjoner kjører på Kubernetes, og hvordan konfigurasjonsvalg på applikasjonsnivå påvirker ytelse, skalerbarhet, ressursforbruk og kostnader. Kurset dekker viktige optimaliseringsområder, inkludert executor-størrelse, minneallokering, dynamisk allokering, partisjoneringsstrategier, shuffle-opptreden, problemer med små filer og effektiv Parquet-behandling.

Kurset adresserer også vanlige utfordringer ved bruk av Pandas, inkludert minnebegrensninger og minnefeil (out-of-memory), og introducerer Polars som et høytytende alternativ for utvalgte databehandlingsoppgaver. Gjennom praktiske øvelser vil deltakerne diagnostisere ytelses- og minneproblemer, sammenligne ulike konfigurasjonsstrategier og anvende optimaliseringsteknikker på realistiske ETL- og maskinlærings scenarioer.

Fokus i hele kurset ligger på praktisk beslutningstaking: å forstå hvordan man identifiserer flaskehalser, velger riktig verktøy, konfigurerer Spark effektivt og balanserer ytelse mot infrastrukturressursforbruk og kostnader.

Dette veiledede kurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot ingeniører som ønsker å sette opp og deploye Apache Spark-systemet for behandling av ekstremt store mengder data.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne:

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot tekniske personer som ønsker å implementere Talend Open Studio for Big Data for å forenkle prosessen med å lese og bearbeide store data.

Ved treningens slutt vil deltagene kunne:

• Installere og konfigurere Talend Open Studio for Big Data.
• Koble til Big Data-systemer som Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR og Apache.
• Forstå og sette opp Open Studios komponenter for store data og koblinger.
• Konfigurere parametere for automatisk generering av MapReduce-kode.
• Bruke Open Studios dra-og-slipp-grensesnitt for å kjøre Hadoop-jobber.
• Prototypere store data-rørledninger.
• Automatisere store data-integrasjonsprosjekter.