Big Data Formare în România

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor și inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de lucru pentru date mari folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
• Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Participanții care finalizează acest training condus de un instructor, în format live, în România vor dobândi o înțelegere practică și aplicabilă în lumea reală a Big Data și a tehnologiilor, metodelor și instrumentelor asociate.

Participanții vor avea ocazia să pună în practică aceste cunoștințe prin exerciții practice. Interacțiunea în grup și feedback-ul instructorului constituie o componentă importantă a cursului.

Cursul începe cu o introducere în conceptele de bază ale Big Data, apoi trece la limbajele de programare și metodele utilizate pentru efectuarea Analizei Datelor. În final, vom discuta despre instrumentele și infrastructura care permit stocarea Big Data, Prelucrarea Distribuită și Scalabilitatea.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor avansați în domeniul datelor care doresc să optimizeze fluxurile de procesare a datelor, să asigure integritatea datelor și să implementeze soluții robuste de tip data lakehouse care să poată gestiona complexitatea aplicațiilor moderne de big data.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă în profunzime arhitectura Iceberg, inclusiv gestionarea metadatelor și structura fișierelor.
• Să configureze Iceberg pentru performanță optimă în diverse medii și să-l integreze cu multiple motoare de procesare a datelor.
• Să gestioneze tabele Iceberg la scară largă, să efectueze schimbări complexe de scheme și să gestioneze evoluția partițiilor.
• Să stăpânească tehnici de optimizare a performanței interogărilor și a eficienței scanării datelor pentru seturi de date mari.
• Să implementeze mecanisme pentru a asigura consistența datelor, să gestioneze garanțiile tranzacționale și să facă față defecțiunilor în medii distribuite.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de date de nivel începător care doresc să dobândească cunoștințele și abilitățile necesare pentru a utiliza eficient Apache Iceberg în gestionarea seturilor de date la scară largă, asigurarea integrității datelor și optimizarea fluxurilor de procesare a datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă în profunzime arhitectura, caracteristicile și beneficiile Apache Iceberg.
• Să învețe despre formatele de tabele, partiționarea, evoluția schemei și capacitățile de time travel.
• Să instaleze și să configureze Apache Iceberg în diferite medii.
• Să creeze, să gestioneze și să manipuleze tabele Iceberg.
• Să înțeleagă procesul de migrare a datelor de la alte formate de tabele la Iceberg.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în arhitectura datelor, guvernanța datelor, cloud computing și tehnologiile big data pentru a gestiona și analiza eficient seturi de date mari pentru migrarea datelor în cadrul organizațiilor lor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele și componentele fundamentale ale diferitelor arhitecturi de date.
• Dobândi o înțelegere cuprinzătoare a principiilor de guvernanță a datelor și a importanței lor în mediile de reglementare.
• Implementa și gestiona cadre de guvernanță a datelor precum Dama și Togaf.
• Valorifica platformele cloud pentru stocarea, procesarea și gestionarea eficientă a datelor.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să utilizeze Azure Data Lake Storage Gen2 pentru soluții eficiente de analiză a datelor.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• 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 analiză și procesare de date.
• Să dezvolte soluții folosind API-ul Azure Data Lake Storage Gen2.
• Să depaneze probleme comune și să optimizeze strategiile de stocare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru procesarea datelor mari.
• Să exploreze instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Să construiască sisteme de recomandare bazate pe filtrare colaborativă asemănătoare cu cele de la Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Să utilizeze Apache Mahout pentru a scala algoritmii de învățare automată.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă în profunzime IBM DataStage atât din perspectivă administrativă, cât și de dezvoltare, permițându-le să gestioneze și să utilizeze acest instrument eficient în locurile lor de muncă.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele de bază ale DataStage.
• Învăța cum să instaleze, să configureze și să gestioneze eficient mediile DataStage.
• Să se conecteze la diverse surse de date și să extragă date eficient din baze de date, fișiere plate și surse externe.
• Să implementeze tehnici eficiente de încărcare a datelor.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), se adresează administratorilor de sistem la nivel de începători până la intermediari, care doresc să implementeze, să mențină și să optimizeze cluster-e Spark.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Apache Spark în diverse medii.
• Gestioneze resursele cluster-ului și să monitorizeze aplicațiile Spark.
• Optimizeze performanța cluster-elor Spark.
• Implementeze măsuri de securitate și să asigure high availability.
• Depaneze și rezolve problemele comune legate de Spark.

În acest training live, condus de un instructor, în România, vei învăța cum să folosești Python și Spark împreună pentru a analiza big data, lucrând la exerciții practice.

La finalul acestui training, vei fi capabil/ă să:

• să folosești Spark cu Python pentru a analiza Big Data;
• să lucrezi la exerciții care imită cazuri din viața reală;
• să utilizezi diverse unelte și tehnici pentru analiza big data folosind PySpark.

În acest training condus de un instructor, în direct în România, participanții vor învăța mentalitatea necesară pentru a aborda tehnologiile Big Data, să le evalueze impactul asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activităților criminale și prevenirii infracțiunilor. Vor fi examinate studii de caz din organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume pentru a obține informații despre abordările lor de adoptare, provocări și rezultate.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Combineze tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a reconstitui o poveste în timpul unei investigații.
• Implementeze soluții industriale de stocare și procesare a datelor mari pentru analiza datelor.
• Pregătească o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese pentru a permite o abordare bazată pe date în investigațiile criminale.

Acest training live, condus de un instructor (online sau onsite), este destinat inginerilor de date, analistelor de date și profesioniștilor din domeniul datelor care doresc să utilizeze Databricks și PySpark pentru a construi pipelines scalabile de date și a migra fluxurile de lucru SQL existente.

Acest training oferă o introducere practică în construirea de fluxuri de lucru scalabile de procesare a datelor și Machine Learning folosind PySpark. Participanții vor învăța cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Acest curs practic de trei zile se concentrează pe construirea și optimizarea workload-urilor eficiente de procesare a datelor, folosind PySpark, Pandas și Polars în medii bazate pe Kubernetes.

Vei dezvolta o înțelegere practică a modului în care aplicațiile Spark se execută pe Kubernetes și cum deciziile de configurare la nivel de aplicație influențează performanța, scalabilitatea, consumul de resurse și costurile. Cursul acoperă zone-cheie de optimizare, inclusiv dimensionarea executorilor, alocarea memoriei, alocarea dinamică, strategiile de partiționare, comportamentul shuffle, problemele legate de fișierele mici și procesarea eficientă a formatului Parquet.

De asemenea, cursul abordează provocările comune cu care te confrunți la lucrul cu Pandas, precum limitările de memorie și erorile de tip out-of-memory, și introduce Polars ca alternativă de înaltă performanță pentru anumite workload-uri de procesare a datelor. Prin exerciții hands-on, vei diagnostica problemele de performanță și de memorie, vei compara diferite strategii de configurare și vei aplica tehnici de optimizare în scenarii realiste de ETL și machine learning.

Accentul din tot cursul este pus pe luarea deciziilor practice: înțelegerea modului de identificare a blocajelor, selectarea instrumentului potrivit, configurarea eficientă a Spark și echilibrarea performanței cu consumul de resurse de infrastructură și costuri.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să configureze și să implementeze sistemul Apache Spark pentru procesarea unor volume foarte mari de date.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Spark.
• Procesare și analiză rapidă a seturilor de date foarte mari.
• Înțelege diferența dintre Apache Spark și Hadoop MapReduce și când să folosească fiecare.
• Integrarea Apache Spark cu alte instrumente de învățare automată.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat persoanelor tehnice care doresc să implementeze Talend Open Studio for Big Data pentru a simplifica procesul de citire și procesare a datelor mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Talend Open Studio for Big Data.
• Se conecta la sisteme de date mari precum Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR și Apache.
• Înțelege și configura componentele și conectorii pentru date mari din Open Studio.
• Configura parametri pentru a genera automat cod MapReduce.
• Folosi interfața drag-and-drop a Open Studio pentru a rula job-uri Hadoop.
• Prototipa fluxuri de date mari.
• Automatiza proiecte de integrare a datelor mari.