Talend Big Data Integration 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 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 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 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.

Dette undervisningsbaserte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot systemadministratorer, dataforskere og business-analytikere som ønsker å sette opp Talend Administration Center for å distribuere og administrere organisasjonens roller og oppgaver.

Etter avslutning av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Installasjon og konfigurasjon av Talend Administration Center.
• Fatting og implementering av grunnleggende prinsipper for Talend-administrasjon.
• Oppbygging, distribusjon og kjøring av business-prosjekter eller oppgaver i Talend.
• Overvåking av datasikkerhet og utvikling av business-rutiner basert på TAC-rammeverket.
• Få en bredere forståelse av store data-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å dype sin forståelse og ferdigheter i å håndtere og forbedre datakvalitet ved hjelp av Talend Data Stewardship.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Å få en omfattende forståelse av rollen som data stewardship spiller i vedlikehold av datakvalitet.
• Å bruke Talend Data Stewardship til å håndtere oppgaver relatert til datakvalitet.
• Å opprette, tildele og håndtere oppgaver i Talend Data Stewardship, inkludert tilpasning av arbeidsflyt.
• Å bruke verktøyets rapporterings- og overvåkingsfunksjoner for å følge opp datakvalitet og innsats for data stewardship.

I denne instruktørførte, live-treningen i Norge, vil deltakerne lære hvordan de kan bruke Talend Open Studio for ESB til å skape, koble sammen, mediere og administrere tjenester og deres interaksjoner.

Etter dette kurset, vil deltakerne kunne

• Integrasjon, utvikling og levering av ESB-teknologier som enkelt pakker i ulike driftsmiljøer.
• Føre fordel av Talend Open Studio sine mest brukte komponenter.
• Integrasjon av enhver applikasjon, database, API eller Webservices.
• Seamlessly integrere ulike systemer og applikasjoner.
• Inkludere eksisterende Java-kodelibrarier for å utvide prosjekter.
• Føre fordel av fellesskapskomponenter og kode for å utvide prosjekter.
• Rapidt integrere systemer, applikasjoner og datasøker i en dra-og-slipp Eclipse-miljø.
• Redusere utviklingstid og vedlikeholdskostnader ved å generere optimalisert, gjenbrukbar kode.