Cursuri de pregatire IBM Datastage For Administrators and Developers

În acest training live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța cum să construiască un Data Vault.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți arhitectura și conceptele de design din spatele Data Vault 2.0, precum și interacțiunea sa cu Big Data, NoSQL și AI.
.
• Utilizați tehnicile de data vaulting pentru a permite auditarea, urmărirea și inspectarea datelor istorice într-un depozit de date.
.
• Dezvoltați un proces ETL (Extract, Transform, Load) consistent și repetabil.
.
• Construiți și implementați depozite foarte scalabile și repetabile.
.

Cursul face parte din setul de cunoștințe Data Scientist (Domeniu: date și tehnologie).

Apache Druid este un depozit de date distribuit orientat pe coloană, orientat pe coloană, scris în Java . Acesta a fost proiectat pentru a ingera rapid cantități masive de date despre evenimente și pentru a executa interogări OLAP cu latență scăzută pe aceste date. Druid este utilizat în mod obișnuit în aplicațiile de business intelligence pentru a analiza volume mari de date istorice în timp real. De asemenea, este potrivit pentru alimentarea de tablouri de bord rapide, interactive și analitice pentru utilizatorii finali. Druid este folosit de companii precum Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal și Yahoo.

În acest curs, dirijat de instructor, în direct, explorăm unele dintre limitările soluțiilor pentru depozitul de date și discutăm cum Druid poate complimenta acele tehnologii pentru a forma o stivă de analiză de fluxuri flexibilă și scalabilă. Parcurgem numeroase exemple, oferind participanților șansa de a implementa și testa soluții bazate pe Druid într-un mediu de laborator.

Formatul cursului

• Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii

Apache Kylin este un motor de analiză extremă, distribuită pentru datele mari.

În această formare directă condusă de instructori, participanții vor învăța cum să folosească Apache Kylin pentru a crea un depozit de date în timp real.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Consumați date de streaming în timp real folosind Kylin
• Utilize Apache Kylin's caracteristici puternice,bogate SQL interfață, spark cubing și latență de întrebare subsecundă

Notă

• Folosim cea mai recentă versiune a lui Kylin (în conformitate cu această scrisoare, Apache Kylin v2.0)

Audienţă

• Inginerul Big Data
• [ 0 ] Analiștii

Formatul cursului

• Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele

Mem SQL este un sistem de gestionare a bazelor de date SQL distribuit în memorie, pentru cloud și local. Este un depozit de date în timp real, care oferă informații despre date live și istorice.

În acest training, instruit în direct, instruit, participanții vor învăța esențialele Mem SQL pentru dezvoltare și administrare.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți conceptele și caracteristicile cheie ale Mem SQL
• Instalează, proiectează, întreține și operează Mem SQL
• Optimizați schemele în Mem SQL
• Îmbunătățiți interogările în Mem SQL
• Performanța de referință în Mem SQL
• Creați aplicații de date în timp real folosind Mem SQL

Public

• Dezvoltatori
• Administratorii
• Ingineri de funcționare

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Amazon Redshift este un serviciu de stocare de date pe bază de date pe bază de date pe bază de date pe bază de cloud în AWS În acest training instruit, participanții vor învăța fundamentele Amazon Redshift Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați Redshift Amazon Încărcați, configurați, implementați, interogați și vizualizați date cu Amazon Redshift Public Dezvoltatori Profesioniști IT Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să configureze o bază de date Greenplum cu mai multe noduri.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Pivotal Greenplum.
• Modelarea datelor în conformitate cu nevoile actuale și planurile de extindere viitoare.
.
• Realizați diferite tehnici de distribuire a datelor pe mai multe noduri.
.
• Îmbunătățiți performanța bazei de date prin tuning.
.
• Monitorizați și depanați o bază de date Greenplum.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează administratorilor care doresc să configureze Greenplum Database pentru soluții de business intelligence și de stocare de date.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Ajungeți la nevoile de procesare cu Greenplum.
• Realizați operațiuni ETL pentru procesarea datelor.
.
• Utilizați infrastructurile existente de procesare a interogărilor.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de date de nivel mediu care doresc să învețe cum să utilizeze Azure Data Lake Storage Gen2 pentru soluții eficiente de analiză a datelor.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și caracteristicile cheie ale Azure Data Lake Storage Gen2.
• Să optimizeze stocarea și accesul la date pentru costuri și performanță.
• Să integreze Azure Data Lake Storage Gen2 cu alte servicii Azure pentru analiza și procesarea datelor.
• Dezvoltarea de soluții utilizând Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Rezolvați problemele comune și optimizați strategiile de stocare.

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

Progresul tehnologic și cantitatea tot mai mare de informații transformă modul în care se desfășoară activitatea în multe sectoare, inclusiv în cel guvernamental. Goratele de generare a datelor guvernamentale și de arhivare digitală sunt în creștere datorită creșterii rapide a dispozitivelor și aplicațiilor mobile, a senzorilor și dispozitivelor inteligente, a soluțiilor de cloud computing și a portalurilor orientate către cetățeni. Pe măsură ce informațiile digitale se extind și devin mai complexe, gestionarea, prelucrarea, stocarea, securitatea și eliminarea informațiilor devin și ele mai complexe. Noile instrumente de captare, căutare, descoperire și analiză ajută organizațiile să obțină informații din datele lor nestructurate. Piața guvernamentală se află la un punct de cotitură, realizând că informația este un activ strategic, iar guvernul trebuie să protejeze, să valorifice și să analizeze atât informațiile structurate, cât și cele nestructurate pentru a servi mai bine și a îndeplini cerințele misiunii. Pe măsură ce liderii guvernamentali se străduiesc să dezvolte organizații bazate pe date pentru a-și îndeplini cu succes misiunea, aceștia pun bazele pentru a corela dependențele dintre evenimente, oameni, procese și informații.

Soluțiile guvernamentale de mare valoare vor fi create dintr-o îmbinare a celor mai disruptive tehnologii:

• dispozitive și aplicații mobile
• Servicii în cloud
• Tehnologii și rețele de afaceri sociale
• Big Data și analiză

IDC preconizează că, până în 2020, industria IT va ajunge la 5 trilioane de dolari, cu aproximativ 1,7 trilioane de dolari mai mult decât în prezent, și că 80% din creșterea industriei va fi determinată de aceste tehnologii de platformă 3. Pe termen lung, aceste tehnologii vor fi instrumente esențiale pentru a face față complexității sporite a informațiilor digitale. Big Data este una dintre soluțiile inteligente ale industriei și permite administrației publice să ia decizii mai bune, acționând pe baza modelelor dezvăluite prin analiza unor volume mari de date - conexe și nelegate, structurate și nestructurate.

Dar pentru a realiza aceste performanțe este nevoie de mult mai mult decât simpla acumulare a unor cantități masive de date. "Pentru a da sens acestorvolumele de Big Dataeste nevoie de instrumente și tehnologii de ultimă generație care pot analiza și extrage cunoștințe utile din fluxuri vaste și diverse de informații", au scris Tom Kalil și Fen Zhao de la Biroul de politică științifică și tehnologică al Casei Albe într-o postare pe blogul OSTP.

Casa Albă a făcut un pas pentru a ajuta agențiile să găsească aceste tehnologii atunci când a înființat Inițiativa națională de cercetare și dezvoltare Big Data în 2012. Inițiativa a inclus mai mult de 200 de milioane de dolari pentru a profita la maximum de explozia de Big Data și de instrumentele necesare pentru a o analiza.

Provocările pe care le ridică Big Data sunt aproape la fel de înspăimântătoare pe cât de încurajatoare este promisiunea sa. Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări. Ca întotdeauna, bugetele sunt limitate, așa că agențiile trebuie să reducă la minimum prețul pe megabyte al stocării și să păstreze datele la un acces ușor, astfel încât utilizatorii să le poată obține atunci când doresc și în modul în care au nevoie de ele. Copiile de rezervă pentru cantități masive de date sporesc provocarea.

Analiza eficientă a datelor reprezintă o altă provocare majoră. Multe agenții folosesc instrumente comerciale care le permit să treacă prin munții de date, identificând tendințele care le pot ajuta să opereze mai eficient. (Un studiu recent realizat de MeriTalk a constatat că directorii IT federali consideră că Big Data ar putea ajuta agențiile să economisească peste 500 de miliarde de dolari, îndeplinind în același timp obiectivele misiunii).

Instrumentele Big Data dezvoltate la comandă permit, de asemenea, agențiilor să răspundă nevoii de a-și analiza datele. De exemplu, Grupul de analiză computațională a datelor din cadrul Laboratorului Național Oak Ridge a pus la dispoziția altor agenții sistemul său de analiză a datelor Piranha. Sistemul i-a ajutat pe cercetătorii din domeniul medical să găsească o legătură care îi poate alerta pe medici cu privire la anevrismele aortice înainte ca acestea să se producă. De asemenea, sistemul este folosit și pentru sarcini mai banale, cum ar fi examinarea CV-urilor pentru a pune în legătură candidații la un loc de muncă cu managerii de angajare.

Ziua 1 - oferă o imagine de ansamblu la nivel înalt a domeniilor esențiale ale Big Data . Modulul este împărțit într-o serie de secțiuni, fiecare fiind însoțită de un exercițiu practic.

Ziua 2 - explorează o serie de subiecte care se referă la practicile și instrumentele de analiză pentru mediile Big Data . Nu intră în detalii de implementare sau de programare, ci menține acoperirea la un nivel conceptual, concentrându-se pe subiecte care permit participanților să dezvolte o înțelegere cuprinzătoare a funcțiilor și funcțiilor comune de analiză oferite de soluțiile Big Data .

Ziua 3 - oferă o imagine de ansamblu asupra domeniilor tematice fundamentale și esențiale referitoare la arhitectura platformelor de soluții Big Data . Acopera mecanismele Big Data necesare dezvoltarii unei platforme de solutii Big Data si optiuni arhitecturale pentru asamblarea unei platforme de procesare a datelor. Scenariile obișnuite sunt, de asemenea, prezentate pentru a oferi o înțelegere de bază a modului în care este utilizată în general o platformă de soluții Big Data .

Ziua 4 - se construiește în ziua a 3-a prin explorarea subiectelor avansate referitoare la arhitectura platformei de soluții Big Data . În special, sunt introduse și discutate diferite straturi arhitecturale care alcătuiesc platforma de soluții Big Data , inclusiv sursele de date, intrarea datelor, stocarea datelor, procesarea datelor și securitatea.

Ziua 5 - acoperă o serie de exerciții și probleme concepute pentru a testa capacitatea delegaților de a aplica cunoștințe despre subiectele abordate Ziua 3 și 4.

Avansele tehnologiilor și cantitatea din ce în ce mai mare de informații transformă modul în care se execută aplicarea legii. Provocările pe care Big Data prezintă sunt la fel de descurajante ca promisiunea Big Data . Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări; analiza eficientă este alta.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța mentalitatea cu care să abordeze tehnologiile Big Data , să evalueze impactul lor asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activității infracționale și prevenirii criminalității. Studiile de caz de la organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume vor fi examinate pentru a obține informații despre abordările, provocările și rezultatele adoptării lor.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea împreună o poveste în timpul unei investigații
• Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor
• Pregătiți o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese care să permită o abordare bazată pe date privind cercetarea penală

Public

• Specialiștii în aplicarea legii, cu pregătire tehnică

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Big Data sunt termeni care se referă la soluții destinate stocării și procesării seturilor de date mari. Dezvoltate inițial de Go ogle, aceste soluții Big Data au evoluat și au inspirat alte proiecte similare, dintre care multe sunt disponibile ca open-source. R este un limbaj popular de programare în industria financiară.

Atunci când tehnologiile tradiționale de stocare nu se ocupă de cantitatea de date de care aveți nevoie pentru a stoca, există hundere de alternative Acest curs încearcă să ghideze participanții care sunt alternativele pentru stocarea și analizarea datelor mari și care sunt argumentele pro și contra lor Acest curs este axat în principal pe discuții și prezentări de soluții, deși exerciții de manoperă sunt disponibile la cerere .