Big Data Konsulenttjenester Treningskurs

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) 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.

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.