Cursuri de pregatire HBase pentru Dezvoltatori

Publicul țintă:

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

Obiectiv:

Dobândirea de cunoștințe aprofundate despre administrarea clusterelor Hadoop.

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

Industria sănătății dispune de volume uriașe de date medicale și clinice complexe și eterogene. Aplicarea analizei Big Data pe datele din domeniul sănătății prezintă un potențial enorm în obținerea de informații pentru îmbunătățirea furnizării de servicii medicale. Cu toate acestea, amploarea acestor seturi de date aduce mari provocări în analize și aplicații practice într-un mediu clinic.

În acest training condus de un instructor, live (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize Big Data în domeniul sănătății, parcurgând o serie de exerciții practice în laborator.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura instrumente de analiză Big Data, cum ar fi Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelege caracteristicile datelor medicale
• Aplica tehnici Big Data pentru a gestiona date medicale
• Studia sisteme și algoritmi Big Data în contextul aplicațiilor din sănătate

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Specialiști în Știința Datelor

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă.

Notă

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

Când tehnologiile tradiționale de stocare nu pot gestiona volumul de date pe care trebuie să îl stocați, există sute de alternative. Acest curs încearcă să ghideze participanții în ceea ce privește alternativele de stocare și analiză a datelor de tip Big Data, precum și avantajele și dezavantajele acestora.

Acest curs se concentrează în mare măsură pe discuții și prezentarea soluțiilor, deși exercițiile practice sunt disponibile la cerere.

Cursul face parte din setul de competențe al Specialistului în Date (Domeniu: Date și Tehnologie).

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat administratorilor de baze de date sau dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Microsoft Azure Cosmos DB pentru a dezvolta și gestiona aplicații foarte rapide și cu întârzieri reduse.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să aloce resursele necesare Cosmos DB pentru a începe construirea de baze de date și aplicații.
• Să scaleze performanța și stocarea aplicațiilor prin utilizarea API-urilor din Cosmos DB.
• Să gestioneze operațiunile bazei de date și să reducă costurile prin optimizarea resurselor Cosmos DB.

Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În acest curs de trei (opțional, patru) zile, participanții vor învăța despre beneficiile și cazurile de utilizare ale Hadoop și ale ecosistemului său, cum să planifice implementarea și creșterea clusterului, cum să instaleze, să întrețină, să monitorizeze, să depaneze și să optimizeze Hadoop. De asemenea, vor exersa încărcarea masivă de date în cluster, se vor familiariza cu diverse distribuții Hadoop și vor exersa instalarea și gestionarea instrumentelor din ecosistemul Hadoop. Cursul se încheie cu o discuție despre securizarea clusterului cu Kerberos.

“…Materialele au fost foarte bine pregătite și acoperite pe larg. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat”
— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Audiență

Administratori Hadoop

Format

Prelegeri și laboratoare practice, echilibru aproximativ 60% prelegeri, 40% laboratoare.

Apache Hadoop este cel mai popular framework pentru procesarea de Big Data pe clustere de servere. Acest curs îi va prezenta unui dezvoltator diverse componente (HDFS, MapReduce, Pig, Hive și HBase) ale ecosistemului Hadoop.

Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare framework-uri pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. Acest curs explorează gestionarea datelor în HDFS, precum și aspecte avansate ale Pig, Hive și HBase. Aceste tehnici avansate de programare vor fi benefice pentru dezvoltatorii experimentați de Hadoop.

Public țintă: dezvoltatori

Durata: trei zile

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

Publicul țintă:

Acest curs are ca scop să demistifice tehnologia big data/hadoop și să arate că nu este greu de înțeles.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat administratorilor de sistem care doresc să învețe cum să configureze, să implementeze și să gestioneze clustere Hadoop în organizația lor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Hadoop.
• Înțelege cele patru componente majore ale ecosistemului Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN și Hadoop Common.
• Utiliza Hadoop Distributed File System (HDFS) pentru a scala un cluster la sute sau mii de noduri.  
• Configura HDFS să funcționeze ca motor de stocare pentru implementările Spark on-premise.
• Configura Spark pentru a accesa soluții alternative de stocare, cum ar fi Amazon S3 și sisteme de baze de date NoSQL precum Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Efectua sarcini administrative, cum ar fi provizionarea, gestionarea, monitorizarea și securizarea unui cluster Apache Hadoop.

Apache NiFi este o platformă open-source, bazată pe flux, pentru integrarea datelor și procesarea evenimentelor. Permite rutarea, transformarea și medierea automată a datelor în timp real între sisteme disparate, cu o interfață web și control detaliat.

Această instruire condusă de un instructor, în format live (pe fața locului sau la distanță), este destinată administratorilor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să implementeze, să gestioneze, să securizeze și să optimizeze fluxurile de date NiFi în medii de producție.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să instaleze, să configureze și să întrețină clustere Apache NiFi.
• Să proiecteze și să gestioneze fluxuri de date din surse și destinații variate.
• Să implementeze automatizarea fluxurilor, rutarea și logica de transformare.
• Să optimizeze performanța, să monitorizeze operațiunile și să depaneze probleme.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă cu discuții despre arhitecturi din lumea reală.
• Laboratoare practice: construirea, implementarea și gestionarea fluxurilor.
• Exerciții bazate pe scenarii într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța elementele de bază ale programării bazate pe fluxuri, dezvoltând o serie de extensii demo, componente și procesoare folosind Apache NiFi.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura NiFi și conceptele de flux de date.
• Să dezvolte extensii folosind NiFi și API-uri ale terților.
• Să dezvolte propriul procesor Apache NiFi.
• Să ingere și să proceseze date în timp real din formate de fișiere și surse de date diverse și neobișnuite.

Bazele de date relaționale au fost tehnologia preferată pentru stocarea, extragerea și interogarea datelor. Bazele de date relaționale permit utilizatorilor să-și organizeze datele folosind un set structurat și bine definit de modele. Deși această abordare funcționează bine pentru stocarea datelor standardizate și bine definite în avans (gândiți-vă la o aplicație de check-in într-un spital care deține înregistrări ale pacienților cu același set consistent de câmpuri predefinite... ID-ul pacientului, prenumele, numele de familie, data ultimei vizite etc.), există limitări ale acestui model. Pentru organizațiile ale căror date primite nu sunt bine definite (gândiți-vă la un formular online de solicitare pentru un startup care este încă în procesul de experimentare cu diferite câmpuri pentru colectarea datelor vizitatorilor, eliminând și adăugând câmpuri pe măsură ce merg pentru a se adapta la natura schimbătoare a afacerii), orice definiții stabilite pentru modul în care datele ar trebui să se încadreze într-o bază de date existentă ar trebui redefinite în mod regulat. Acest lucru ar necesita recrearea modelului de date (schema) care dictează structura datelor și tipurile de date permise pentru a sprijini diferite tipuri de intrări de date etc., înainte ca orice date noi să poată fi salvate în baza de date.

Introducem bazele de date NoSQL (Not Only SQL). Bazele de date NoSQL eliberează utilizatorii de necesitatea de a predefini structura datelor primite, permițându-le să insereze și să actualizeze noi date pe loc. Bazele de date NoSQL sunt adesea mai rapide decât cele relaționale și pot gestiona volume foarte mari de date cu ușurință. Bazele de date NoSQL se scalează, de asemenea, mai bine decât cele relaționale, datorită capacității lor de a partiționa eficient datele pe mai multe servere (cluster) și de a echilibra încărcarea accesului la aceste date. Bazele de date NoSQL se integrează deosebit de bine cu aplicațiile care sprijină analize în timp real, personalizarea site-urilor, IoT și aplicații mobile.

În acest training condus de un instructor, participanții vor înțelege arhitectura, principiile de design și funcționalitatea celor mai populare baze de date NoSQL, în timp ce vor configura, vor opera și vor evalua o serie de baze de date NoSQL într-un mediu de laborator live. Scopul acestui training este de a permite participanților să evalueze inteligent, să propună și să implementeze o soluție adecvată de bază de date NoSQL în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura diferite tipuri de baze de date NoSQL, inclusiv MongoDB, Cassandra, Redis și Neo4j
• Înțelege avantajele și dezavantajele bazelor de date NoSQL față de cele relaționale
• Înțelege formatele de date subiacente folosite de bazele de date NoSQL și cum aceste formate pot fi folosite în avantaj atunci când se dezvoltă aplicații moderne (desktop, mobile, cloud, IoT)
• Efectua operațiuni de creare, inserare, actualizare, ștergere într-o bază de date NoSQL
• Configura un mediu mixt cu atât o bază de date relațională, cât și una NoSQL care funcționează în tandem
• Configura un cluster de bază de date NoSQL pentru a distribui procesarea unor seturi de date foarte mari
• Înțelege implicațiile de securitate ale utilizării unei baze de date NoSQL
• Implementa și scala o bază de date NoSQL într-un mediu de producție

Public țintă

• Profesioniști în baze de date
• Arhitecți de date
• Strategi de date
• Manageri de proiect
• Dezvoltatori de aplicații care doresc să integreze o soluție flexibilă de bază de date în aplicația lor

Formatul cursului

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensă

Notă

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

redis

nosql

Scylla este un depozit de date NoSQL distribuit open-source. Este compatibil cu Apache Cassandra, dar oferă performanțe semnificativ mai mari în ceea ce privește debitul 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.

Public țintă

• Administratori de baze de date
• Dezvoltatori
• Ingineri de sisteme

Formatul cursului

• Cursul este interactiv și include discuții despre principiile și abordările de implementare și gestionare a bazelor de date și clustere distribuite Scylla.
• Cursul include o componentă substanțială de exerciții practice.