Avansert Apache Iceberg Treningskurs

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) 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.

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.

Apache Hadoop er det mest populære rammeverket for behandling på klustre av servere. I dette tre (valgfritt, fire) dagers kurs vil deltakerne lære om de forretningsmessige fordeler og bruksområdene for Hadoop og dets økosystem, hvordan man planlegger klusterutplassering og vekst, hvordan man installerer, vedlikeholder, overvåker, feilsøker og optimaliserer Hadoop. De vil også øve på klusterbulkdataopplasting, bli kjent med ulike Hadoop-distribusjoner og øve på installasjon og administrasjon av Hadoop-økosystemverktøy. Kurset avsluttes med en diskusjon om å sikre kluster med Kerberos.

“…Materialene var svært godt forberedt og dekket grundig. Laboratoriene var svært nyttige og godt organisert”— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Målgruppe

Hadoop-administratorer

Format

Forelesninger og praktiske laboratorier, omtrentlig balanse 60% forelesninger, 40% laboratorier.

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.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære det grunnleggende om flytbasert programmering når de utvikler en rekke demo-utvidelser, komponenter og prosessorer ved hjelp av Apache NiFi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå NiFis arkitektur og dataflytkonsepter.
• Utvikle utvidelser ved å bruke NiFi og tredjeparts APIer.
• Tilpasset utvikle sin egen Apache Nifi-prosessor.
• Ta inn og behandle sanntidsdata fra forskjellige og uvanlige filformater og datakilder.

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 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:

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (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.

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

I denne instruktørledede, live-treningen i Norge 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.

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.

Spark SQL er Apache Sparks modul for å jobbe med strukturerte og ustrukturerte data. Spark SQL gir informasjon om strukturen på dataene og den beregningen som utføres. Denne informasjonen kan brukes til å gjennomføre optimaliseringer. To vanlige bruksscenarier for Spark SQL er:
- å utføre SQL-spørringer.
- å lese data fra en eksisterende Hive-installasjon.

I denne instructerledede, live-treningen (på stedet eller fjern) vil deltakerne lære hvordan de kan analysere ulike typer datasett ved hjelp av Spark SQL.

Til slutt av dette kurset, vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Spark SQL.
• Utgjøre dataanalyse med Spark SQL.
• Forespørre datasett i ulike formater.
• Visualisere data og forespørselseresultater.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndheving i en live-lab-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

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

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.