Curs de pregatire Data Warehousing: Concepte, Design și Implementare

Această formare condusă de un instructor, în direct Moldova (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, capabile să gestioneze 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 îl 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, a gestiona garanțiile tranzacționale și a gestiona eșecurile în medii distribuite.

Această formare condusă de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul datelor de nivel începător care doresc să dobândească cunoștințele și abilitățile necesare pentru a utiliza eficient Apache Iceberg în gestionarea seturilor de date la scară mare, asigurarea integrității datelor și optimizarea fluxurilor de procesare a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă pe deplin arhitectura, caracteristicile și beneficiile Apache Iceberg.
• Să învețe despre formatele de tabele, partiționarea, evoluția schemei și capacitățile de călătorie în timp.
• 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 din alte formate de tabele către Iceberg.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest curs de instruire live (online sau la sediu) este destinat inginerilor de date, analistelor de date și profesioniștilor din domeniul datelor care doresc să utilizeze Databricks și PySpark pentru a construi pipeline-uri scalabile de date și a migra fluxurile de lucru existente bazate pe SQL.

Acest training oferă o introducere practică în construirea fluxurilor de lucru scalabile pentru procesarea datelor și Învățarea Automată folosind PySpark. Participanții învață cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Această cursă practică de trei zile se concentrează pe construirea și optimizarea sarcinilor de procesare a datelor eficiente, folosind PySpark, Pandas și Polars în medii bazate pe Kubernetes.

Participanții își vor dezvolta o înțelegere practică a modului în care aplicațiile Spark se execută pe Kubernetes și cum deciziile de configurare la nivelul aplicației influențează performanța, scalabilitatea, consumul de resurse și costurile. Cursa acoperă zonele cheie de optimizare, inclusiv dimensionarea executorilor, alocarea memoriei, alocarea dinamică, strategiile de partizionare, comportamentul shuffle, problemele cu fișierele mici și procesarea eficientă a fișierelor Parquet.

Cursa abordează, de asemenea, provocările comune apărute la lucrul cu Pandas, inclusiv limitările de memorie și erorile „out-of-memory”, și introduce Polars ca alternativă de performanță ridicată pentru anumite sarcini de procesare a datelor. Prin exerciții hands-on, participanții vor diagnostica problemele de performanță și de memorie, vor compara diferite strategii de configurare și vor aplica tehnici de optimizare în scenarii realiste de ETL și machine learning.

Accentul pus în tot parcursul cursului este pe luarea de decizii practice: înțelegerea modului de a identifica punctele de blocaj (bottlenecks), de a selecta instrumentul potrivit, de a configura Spark eficient și de a echilibra performanța cu consumul de resurse al infrastructurii și costurile asociate.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Spark.
• Procesarea și analiza rapidă a unor seturi 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 live, cu instructor, în Moldova (online sau onsite), se adresează administratorilor de sistem de nivel începător până la intermediar care doresc să implementeze, să mențină și să optimizeze clusteruri Spark.

La finalul acestui training, participanții vor fi în stare să:

• Instaleze și configureze Apache Spark în diverse medii.
• Gestioneze resursele de cluster și monitorizeze aplicațiile Spark.
• Optimizeze performanța clusterurilor Spark.
• Implementeze măsuri de securitate și să asigure o disponibilitate ridicată.
• Diagnosticheze și rezolve problemele comune Spark.

În acest training live condus de un instructor în Moldova, vei învăța cum să folosești împreună Python și Spark pentru a analiza big data, prin exerciții practice hands-on.

La finalul acestui training, vei putea:

• Să înveți cum să folosești Spark cu Python pentru analiza Big Data.
• Să lucrezi la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Să folosești diferite unelte și tehnici pentru analiza big data cu PySpark.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 finalul 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.