Curs 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 presupune procesul de examinare a unor volume mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelații, modele ascunse și alte informații utile.

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

În cadrul acestui 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 finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze instrumente de analiză Big Data, cum ar fi Hadoop MapReduce și Spark
• Înțeleagă caracteristicile datelor medicale
• Aplice tehnici Big Data pentru a gestiona datele medicale
• Studieze sistemele și algoritmii 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 cantitatea de date pe care trebuie să o stochezi, există sute de alternative. Acest curs încearcă să ghideze participanții în ceea ce privește alternativele de stocare și analiză a datelor masive, precum și avantajele și dezavantajele acestora.

Acest curs este în mare parte axat pe discuții și prezentarea soluțiilor, deși exercițiile practice sunt disponibile la cerere.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze conceptele de big data și baze de date pentru a înțelege platformele de date moderne și pentru a lua decizii mai bune în domeniul tehnologiei și afacerilor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea: să explice conceptele de bază ale bazelor de date și big data, să compare principalele opțiuni de platforme de date, să descrie modul în care datele sunt stocate și procesate și să identifice cazuri de utilizare practice și nevoi de guvernanță.

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 extrem de rapide și cu latență redusă.

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 aplicațiilor și stocarea prin utilizarea API-urilor din Cosmos DB.
• Să gestioneze operațiile de bază de date și să reducă costurile prin optimizarea resurselor Cosmos DB.

Apache Hadoop este cel mai popular cadru de lucru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În acest curs de trei (opțional, patru) zile, participanții vor învăța despre beneficiile de afaceri 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 practica 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 în profunzime. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat.”
— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Public țintă

Administratori Hadoop

Format

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

Apache Hadoop este cel mai popular cadru de procesare a 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 cadre de lucru 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.

Publicul țintă: dezvoltatori

Durata: trei zile

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

Publicul țintă:

Acest curs are scopul de a demistifica tehnologia big data/hadoop și de a arăta 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 sfârșitul 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 implementări 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 fluxuri 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.

Acest training condus de un instructor, live (pe fața locului sau la distanță), este destinat 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 acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă cu discuții despre arhitectura 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 un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura NiFi și conceptele de flux de date.
• Să dezvolte extensii folosind NiFi și API-uri terțe.
• 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 predefinite (de exemplu, o aplicație de check-in într-un spital care conține înregistrări ale pacienților cu același set consistent de câmpuri predefinite... ID pacient, nume, prenume, data ultimei vizite etc.), există limitări ale acestui model. Pentru organizațiile ale căror date de intrare nu sunt bine definite (de exemplu, un formular de solicitare online pentru un startup care este încă în procesul de experimentare cu diferite câmpuri pentru colectarea datelor vizitatorilor, eliminând și adăugând câmpuri pe măsură ce evoluează pentru a se adapta naturii 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 noile date să fie salvate în baza de date.

Aici intervin bazele de date NoSQL (Not Only SQL). Bazele de date NoSQL eliberează utilizatorii de necesitatea de a predefini structura datelor de intrare, 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 scală, de asemenea, mai bine decât cele relaționale, datorită capacității lor de a partiționa eficient datele pe mai multe servere (cluster) și de a echilibra accesul 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 cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor înțelege arhitectura, principiile de proiectare 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, să propună și să implementeze o soluție adecvată de bază de date NoSQL în organizația lor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze diferite tipuri 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 de date subiacente utilizate de bazele de date NoSQL și cum pot fi acestea folosite în avantajul dezvoltării de aplicații moderne (desktop, mobile, cloud, IoT)
• Să efectueze operații de creare, inserare, actualizare, ștergere într-o bază de date NoSQL
• Să configureze un mediu mixt cu atât o bază de date relațională, cât și una NoSQL care funcționează împreună
• Să configureze un cluster de baze de date NoSQL pentru a distribui procesarea unor seturi de date foarte mari
• Să înțeleagă implicațiile de securitate ale utilizării unei baze de date NoSQL
• Să implementeze și să scaleze o bază de date NoSQL într-un mediu de producție

Publicul țintă

• Profesioniști în domeniul bazelor 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 teoretic, parțial discuții, 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 un debit semnificativ mai mare 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.

Publicul 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 clusterelor distribuite Scylla.
• Cursul include o componentă semnificativă de exerciții practice.