Cursuri de pregatire HBase pentru Dezvoltatori

Publică:

Cursul este destinat specialistilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date într-un mediu de sistem distribuit.

Goal:

Cunoștințe profunde despre administrarea clusterului Hadoop.

Analiza big data implică procesul de examinare a unor cantități mari și variate de seturi de date pentru a descoperi corelații, modele ascunse și alte informații utile.

Industria sănătății are o cantitate masivă de date medicale și clinice complexe și heterogene. Aplicarea analizei big data asupra datelor din domeniul sănătății prezintă un potențial enorm în derivarea de informații pentru îmbunătățirea prestarării serviciilor medicale. Totuși, dimensiunea acestor seturi de date reprezintă mari provocări în analiză și aplicări practice într-un mediu clinic.

În această instruire condusă de un profesor (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analiza big data în sănătate, trecând prin o serie de exerciții practice live.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura unelte de analiză big data precum Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelege caracteristicile datelor medicale
• Aplica tehnici big data pentru a trata datele medicale
• Studia sistemele și algoritmii de big data în contextul aplicațiilor din domeniul sănătății

Auтор

• Dezvoltatori
• Cercetători de date (Data Scientists)

Formatul Cursului

• Parțial lecție, parțial discuție, exerciții și multă practică live.

Note

• Pentru a solicita un curs personalizat pentru această instruire, vă rugăm să ne contactați pentru a programa un curs.

Atunci când tehnologiile tradiționale de stocare nu fac față cantității de date pe care trebuie să o stocați, există sute de alternative. Acest curs încearcă să ghideze participanții în ceea ce privește alternativele de stocare și analiză Big Data și care sunt avantajele și dezavantajele acestora.

Acest curs este axat în principal pe discuții și prezentarea de soluții, deși exercițiile practice sunt disponibile la cerere.

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

Aceasta este o instruire live, condusă de instructor (online sau on-site), care se adresează administratorilor de baze de date sau dezvoltatorilor care doresc să folosească Microsoft Azure Cosmos DB pentru a dezvolta și gestiona aplicații cu răspuns rapid și latencie redusă.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Pregătească resursele necesare din Azure Cosmos DB pentru a începe construirea bazelor de date și aplicațiilor.
• Scalabilizeze performanța și stocarea aplicațiilor folosind API-urile din Azure Cosmos DB. 
• Gestioneze operațiunile cu baza de date și reducă costurile prin optimizarea resurselor din Azure Cosmos DB.

Cursul este destinat specialiștilor IT care caută o soluție pentru a stoca și procesa seturi mari de date în mediu de sistem distribuit

Obiectivul cursului:

Obținerea cunoștințelor despre administrarea clusterului Hadoop

Apache Hadoop este cadrul de lucru cel mai popular pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În acest curs cu o durată de trei zile (opțional, patru), participanții vor învăța despre beneficiile comerciale și cazurile de utilizare ale Hadoop și al ecoului său, cum să planteze și crească clusterele, cum să instaleze, mențină, monitoreze, rezolve probleme și optimiză Hadoop. De asemenea, vor practica încarcarea de date în bulk pe cluster, se vor familiariza cu diverse distribuții ale lui Hadoop, și vor practica instalarea și gestionarea unor instrumente din ecoulul său. Cursul se termină cu o discuție despre siguranța clusterei prin utilizarea Kerberos.

“...Materialele au fost foarte bine pregătite și amintire greită. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat”— Andrew Nguyen, Inginer de Integrare DW Principal, Microsoft Online Advertising

Publicul țintă

Administrаторii Hadoop

Format

Predarea teoretică și laborator, echilibru aproximativ 60% predare, 40% practic.

Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clusteruri de servere. Acest curs va introduce dezvoltatorul în diverse componente (HDFS, MapReduce, Pig, Hive și HBase) din ecosistemul Hadoop.

Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare cadre pentru procesarea Big Data pe clusteruri de servere. Acest curs se concentrează pe gestionarea datelor în HDFS, Pig avansat, Hive, și HBase.  Aceste tehnici de programare avansate vor fi utile dezvoltatorilor experții în Hadoop.

Publicul țintă: dezvoltatori

Durată: trei zile

Format: lecții (50%) și laboratoare practice (50%).

Publică:

Această cursă este concepută să demistifice tehnologia Big Data/Hadoop și să arate că nu este greu de înțeles.

Apache NiFi este o platformă open-source, bazată pe flux de date pentru integrarea și procesarea evenimentelor. Permite rutarea, transformarea și medierea automatizate a datelor în timp real între sisteme diferite, cu un UI web și control precis.

Acest antrenament live, condus de instrucțiune (în locație sau la distanță) este adresat administratorilor și inginerilor intermediari care doresc să implementeze, să administreze, să securizeze și să optimizze fluxurile de date NiFi în medii de producție.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să instaleze, să configureze și să mențină clusteruri Apache NiFi.
• Să proiecteze și să administreze fluxuri de date din surse și destinatii variate.
• Să implementeze automatizarea fluxului, rutarea și logica de transformare.
• Să optimizze performanța, să monitorizeze operațiunile și să rezolve problemele.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă cu discuții despre arhitectură din lumea reală.
• Laboratoare practice: construire, implementare și administrarea fluxurilor.
• Esercitațiile bazate pe scenarii într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor în România, participanții vor învăța elementele de bază ale programării bazate pe flux pe măsură ce vor dezvolta o serie de extensii, componente și procesoare demonstrative utilizând Apache NiFi.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitectura NiFi și conceptele de flux de date.
• Să dezvolte extensii utilizând NiFi și API-uri terțe.
• Să își dezvolte propriul procesor Apache Nifi personalizat.
• Să primească și să proceseze date în timp real din formate de fișiere și surse de date disparate și neobișnuite.

Bazele de date relaționale au fost tehnologia preferată pentru stocarea, recuperarea și interogarea datelor. Bazele de date relaționale permit utilizatorilor să organizeze datele folosind un set structurat și bine definit de modele (model). Deși această abordare funcționează bine pentru stocarea datelor care sunt standardizate și bine înțelese în avans (gândiți-vă la o aplicație de admitere în spital care conține șiruri de câmpuri predefinite pentru pacienți...ID-ul pacientului, nume, prenume, data ultimei vizite, etc.), există limitări ale acestui model. Pentru organizații a căror date de intrare nu sunt bine definite (gândiți-vă la un formular online pentru o startup care încă experimentează cu câmpuri diferite pentru colectarea datelor vizitatorilor, adăugând și ștergând câmpuri pe măsură ce natura afacerii se schimbă), orice definiție stabilă a modului în care datele ar trebui să se încadreze într-o bază de date existentă ar avea nevoie să fie redesenată regulat. Acest lucru ar necesita recrearea modelului de date (schema) care dictează structura datelor și tipurile lor permise pentru a susține diversele tipuri de intrare, înainte ca orice nouă dată să poată fi salvată în baza de date.

Introduceți NoSQL (Not Only SQL) databases. Bazele de date NoSQL liberează utilizatorii de necesitatea de a predefini structura datelor de intrare, permițându-le să insereze și actualizeze noi date pe parcurs. Bazele de date NoSQL sunt adesea mai rapide decât cele relaționale și pot gestiona cantități foarte mari de date cu ușurință. De asemenea, bazele de date NoSQL se scalabilizează mai bine decât cele relaționale, datorită capacității lor de a partiționa eficient datele pe multe servere (cluster) și de a echilibra încărcarea accesului la aceste date. Bazele de date NoSQL se integrează de asemenea foarte bine cu aplicațiile care susțin analitica în timp real, personalizarea site-urilor, IoT și aplicațiile mobile.

În acest antrenament conducerea instructorului, participanții vor înțelege arhitectura, principiile de design și funcționalitatea celor mai populare baze de date NoSQL pe măsură ce configurează, operează și evaluă o serie de baze de date NoSQL într-un mediu de laborator live. Scopul acestui antrenament este de a permite participanților să evalueze, propună și implementeze inteligențial o soluție adecvată de bază de date NoSQL în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să instaleze și configureze tipuri diferite de baze de date NoSQL, inclusiv MongoDB, Cassandra, Redis și Neo4j
• Să înțeleagă avantajele și dezavantajele bazelor de date NoSQL față de cele relaționale
• Să înțeleagă formatele subiacente de date folosite de bazele de date NoSQL și cum aceste formate pot fi folosite cu avantaj atunci când se dezvoltă aplicații moderne (desktop, mobile, cloud, IoT)
• Să execute operațiuni create, insert, update, delete într-o bază de date NoSQL
• Să configureze un mediu mixt cu o bază de date relațională și una NoSQL care funcționează simultan
• Să configureze un cluster de baze de date NoSQL pentru a distribui procesarea seturilor de date foarte mari
• Să înțeleagă implicațiile securității utilizării unei baze de date NoSQL
• Să dezvolte și să scalabilizeze o bază de date NoSQL într-un mediu de producție

Public țintă

• Profesionaliști specializați în baze de date
• Arhitecți de date
• Strategi de date
• Manageri de proiecte
• Dezvoltatori de aplicații care doresc să integreze o soluție flexibilă de bază de date în aplicațiile lor

Formatul cursului

• O parte lecție, o parte discuție, exerciții și multă practică la mașina

Note

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

redis

nosql

Scylla este un depozit de date distribuit NoSQL open-source. Acesta este compatibil cu Apache Cassandra, dar funcționează la debite semnificativ mai mari și latențe mai mici.

În acest curs, participanții vor învăța despre caracteristicile și arhitectura Scylla, obținând în același timp experiență practică în configurarea, administrarea, monitorizarea și depanarea Scylla.

Audiență

• Database administratori
• Dezvoltatori
• ingineri de sistem

Formatul cursului

• Cursul este interactiv și include discuții despre principiile și abordările pentru implementarea și gestionarea bazelor de date distribuite și a clusterelor Scylla.
• Cursul include o componentă importantă de exerciții practice și practică.