Big Data Kurs i Oslo

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.

Stratio er en data-sentrert plattform som integrerer store data, kunstig intelligens og styring i én løsning. Dets Rocket- og Intelligence-moduler gjør det mulig å utforske, transformere og analysere data raskt i virksomhetsmiljøer.

Denne veiledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås dataprofessionelle som ønsker å bruke Rocket- og Intelligence-modulene i Stratio effektivt med PySpark, med fokus på løkkestrukturer, brukerdefinerte funksjoner og avansert data-logikk.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Navigere og jobbe i Stratio-plattformen ved hjelp av Rocket- og Intelligence-modulene.
• Bruke PySpark i sammenheng med datainnlesing, -transformasjon og -analyse.
• Bruke løkker og betinget logikk for å kontrollere data-arbeidsflyt og uttrekk av egenskaper.
• Opprette og administrere brukerdefinerte funksjoner (UDFs) for gjenbrukbare dataoperasjoner i PySpark.

Kursformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Kurstilpasningsoptions

• For å forespørre en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Data Warehouse er praksis for å designe, bygge og operere sentraliserte dataarkiver som støtter analytics, rapporter og beslutningsprosesser.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatabeslittakere som ønsker å modellere dimensionelt data, bygge robuste ETL-pipliner og optimere analytiske arbeidslast.

Til slutt av denne treningen vil deltagere kunne:

• Forklare grunnleggende data warehouse-konsepter og arkitekturer.
• Designe dimensionelle modeller og velge mellom stjerneschema og snøflekseschema.
• Bygge og orchestere ETL- og ELT-pipliner på en pålitelig måte.
• Skille mellom OLTP og OLAP-arbeidslast og optimere for analytics.

Kursformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Håndstyring i et live-lab-miljø.

Kursanpassningsalternativer

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å avtale.

Deltakere som fullfører denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo 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.

Greenplum er en åpen kilde massivt parallell prosesserings (MPP) dataplattform designet for analyse og store data-miljøer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske brukere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å forstå den interne arkitekturen i Greenplum, bygge optimaliserte datamodeller og bruke høyytelses SQL i fordelte miljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere være i stand til å:

• Forstå Greenplums "shared-nothing" arkitektur og parallellisme modell.
• Designere fordelt tabellstruktur og partisjoner optimalisert for spørreydelse.
• Bruke indekseringsstrategier, lagringsformater og fysisk designteknikker.
• Tolke EXPLAIN-planer og optimalisere spørringer ved hjelp av beste praksis.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praktisk trening.
• Hånds-på implementering i en live-lab-miljø.

Kurs-tilpassingsalternativer

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Greenplum er en åpen kildekode, massivt parallell dataplattform basert på PostgreSQL, designet for avansert analyse og stort skala datalager.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-administratorer som ønsker å installere, konfigurere og administrere Greenplum-miljøer effektivt, inkludert håndtering av systemoppdateringer og biblioteker.

Ved slutten av denne treningen vil deltakere kunne:

• Installere og konfigurere en produksjonsklar Greenplum-klaster.
• Håndtere systemoppdateringer og påføre plasser trygt.
• Håndtere biblioteksadministrasjon for analyse og utvidelser i Greenplum.
• Feilsøke og overvåke Greenplum-systemer.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on bruk av Greenplum i et kontrollert lab-miljø.
• Veiledede øvelser som fokuserer på klasteroppsett, oppgraderingsflyter og systemutvidelser.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset basert på ditt miljø eller dataplattform, ta kontakt med oss for å avtale.

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 Oslo (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.

Big Data og Avansert Analyse er anvendelsen av sofistikerte teknikker og verktøy for å analysere store, komplekse datasett for å skaffe virkelighetsnære innsikter og strategisk beslutningstaking.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte dataprofesjonelle som ønsker å utnytte fremskrittlige analytiske metoder og big data teknologier for prediktiv, preskriptiv og sanstidanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforme og implementere store datasettbehandlingsrørledninger for strukturerte og ustrukturerte data.
• Anvende avanserte maskinlæring og dyp læringsmetoder på store datasett.
• Utnytte fordelte beregningsrammeverk for sanstidsanalyse og datastrøming.
• Integrere big data analyse i forretningsintelligens- og beslutningssystemer.

Format på Kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hender på implementering i et live-lab miljø.

Tilleggsanpassningsalternativer for Kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Dette instruktørledede, live-kurs i Oslo (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 instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer på nybegynnere til mellomnivå som ønsker å distribuere, vedlikeholde og optimalisere Spark-klynger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Apache Spark i forskjellige miljøer.
• Administrer klyngeressurser og overvåk Spark-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen til Spark-klynger.
• Iverksette sikkerhetstiltak og sikre høy tilgjengelighet.
• Feilsøk og feilsøk vanlige Spark-problemer.

I denne instruktørledede, live-treningen i Oslo vil deltakerne lære å bruke Python og Spark sammen for å analysere store data mens de jobber med praktiske øvelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær hvordan du bruker Spark med Python for å analysere Big Data.
• Arbeid med øvelser som etterligner virkelige tilfeller.
• Bruk forskjellige verktøy og teknikker for stordataanalyse ved hjelp av PySpark.

Teknologifremgang og den økende mengden informasjon transformerer hvordan virksomheter drives i mange industrier, inkludert regering. Genereringen av regjeringsdata og rate for digital arkivering øker på grunn av den raske veksten i mobil enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, skytjenester, og borgerorienterte portaler. Som digitale informasjon expanderer og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, behandling, lagring, sikkerhet og utsortering mer kompleks også. Nyteknologi for inndatafangst, søk, oppdaging og analyse hjelper organisasjoner med å innse innsikt fra deres ustrukturerte data. Regjeringsmarkedet er ved en vendepunkt, og realiserer at informasjon er et strategisk eiendom, og regeringen må beskytte, utnytte og analysere både strukturerte og ustrukturerte informasjon for å bedre serve og møte misjonskrav. Mens ledere i offentlig sektor strever etter å utvikle datastyret organisasjoner for å lykkes med misjonen, legger de grunnlaget for å knytte sammen avhengigheter over hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Høyverdifulle regjeringsløsninger vil bli skapt fra en kombinasjon av de mest disruptivt teknologi:

• Mobil enheter og applikasjoner
• Skytjenester
• Sosial virksomhetsteknologi og netverk
• Big Data og analyse

Big Data er en av de intelligente industriløsningene og tillater regjeringen å ta bedre beslutninger ved å handle basert på mønstre som oppdages ved analysen av store mengder data - relaterte og urelaterte, strukturerte og ustrukturerte.

Men å fullføre disse oppgavene tar mye mer enn bare å akkumulere massive mengder data. “Å ta fornuftige ut av disse volumene med Big Data krever skjærpemessige verktøy og teknologi som kan analysere og trekke nytte av nyttig kunnskap fra store og diverse informasjonsstrømmer,” skrev Tom Kalil og Fen Zhao fra White House Office of Science and Technology Policy i et innlegg på OSTP Blog.

The White House tok et skritt mot å hjelpe organisasjoner med å finne disse teknologiene da de etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 million for å maksimere effekten av Big Data-explosjonen og verktøyene som trengs til å analysere det.

Utmeldelses utfordringer Big Data stiller er nesten like forbittelige som dets lovende er oppmunterende. Effektiv lagring av data er en av disse utfordringene. Som vanlig, er budsjettet knyttet, så organisasjoner må minimere prisen per megabyte for lagring og holde data lette tilgjengelig slik at brukerne kan få det når de ønsker det og slik de trenger det. Sikring av massive mengder data øker utfordringen.

Effektivt å analysere data er en annen stor utfordring. Mange organisasjoner bruker kommersielle verktøy som lar dem gjennomsøke de store datamountene, og oppdage trender som kan hjelpe dem med å operere mer effektivt. (En nylig studie av MeriTalk fant at federal IT-eksekutive tror at Big Data kan hjelpe organisasjoner spare over $500 billion mens de også fyller misjonskrav.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også organisasjoner adressere behovet for å analysere deres data. For eksempel, har Oak Ridge National Laboratory's Computational Data Analytics Group gjort sin Piranha dataanalyzesystem tilgjengelig for andre organisasjoner. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne et link som kan varsle legene om aortalaneurysmer før de inntrer. Det brukes også til mer vanlige oppgaver, slik som gjennomsøking av cv'er for å koble jobbkandidater med ansatte.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo 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.

Big Data er en betegnelse som refererer til løsninger som er beregnet på å lagre og behandle store datamengder. Utviklet av Google i utgangspunktet, har disse Big Data-løsningene utviklet seg og inspirert andre lignende prosjekter, mange av disse tilgjengelig som open source. R er et populært programmeringsspråk innen finansbransjen.

Oppsummering av kurset

Denne kurset gir en praktisk og strukturert introduksjon til utvikling av sanntids datamining systemer. Det dekker grunnleggende konsepter, arkitekturmønstre og industrielle verktøy som brukes til å behandle kontinuerlige data i stor skala. Deltakerne vil lære hvordan de skal designe, implementere og optimalisere datamining pipelines med moderne rammeverk. Kurset går fra grunnleggende ideer til praktiske anvendelser, noe som gjør det mulig for lærerne å bygge produksjonsklare sanntids løsninger.

Treningsformat

• Instruktørledede økter med veiledede forklaringer

 • Konsept-gjennomgåelser med virkelige eksempler

 • Praktiske demonstrasjoner og kodingsøvelser 

• Progressive laboratorieøvelser tilpasset daglige emner

 • Interaktive diskusjoner og spørsmål og svar  

Kursmål

• Forstå sanntids datamining konsepter og systemarkitektur

 • Skille mellom batch og streaming databehandlingsmodeller 

• Designe skalerbare og feiltolerante datamining pipelines 

• Arbeide med distribuerte datamining verktøy og rammeverk 

• Anvende hendelsestid prosessering, vinduings og tilstandsoperasjoner 

Bygg og optimaliser sanntids dataløsninger for forretningstilfeller 

Apache NiFi er en open source, flytdriftsbasert dataintegrering- og hendelseshåndteringplattform. Det muliggjør automatisert, sanntids-datarouting, -transformasjon og systemmediasjon mellom ulike systemer, med en webbasert brukergrensesnitt og detaljert kontroll.

Dette instruktørførte, live-utdanningskurs (på stedet eller fjern) er rettet mot mellemnivåadministratorer og ingeniører som ønsker å distribuere, administrere, sikre og optimalisere NiFi-dataflyter i produksjonsmiljøer.

Av slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Installere, konfigurere og vedlikeholde Apache NiFi-kluster.
• Utforme og administrere dataflyter fra ulike kilder og mottakere.
• Implementere flytautomatisering, -ruting og transformasjonslogikk.
• Optimalisere ytelse, overvåke operasjonen og feilsøke problemer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning med diskusjon om virkelige arkitekturer.
• Håndsom lab: bygge, distribuere og administrere flyter.
• Situasjonsbaserte øvelser i et live-lab-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å organisere det.

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 veiledede kurset i Oslo (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:

Læringskurven til Apache Spark stiger sakte i begynnelsen, det krever mye innsats for å få den første tilbakemeldingen. Dette kurset har som mål å hoppe over den første vanskelige delen. Etter å ha tatt dette kurset vil deltakerne forstå grunnleggende om Apache Spark, de vil klart skille mellom RDD og DataFrame, de vil lære Python og Scala API, de vil forstå executors og tasks, etc. I tillegg til å følge beste praksis, fokuserer dette kurset sterkt på skydeploering, Databricks og AWS. Studentene vil også forstå forskjellene mellom AWS EMR og AWS Glue, en av de nyeste Spark-tjenestene fra AWS.

MÅLGREP:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

Dette instruktørførte, live-treningen i Oslo (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.