Formare online Big Data în Moldova

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.

Participanții care finalizează această instruire condusă de un instructor în Moldova vor dobândi o înțelegere practică și aplicabilă în lumea reală a Big Data și a tehnologiilor, metodelor și instrumentelor conexe.

Participanții vor avea ocazia să-și 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 cele din urmă, discutăm despre instrumentele și infrastructura care permit stocarea Big Data, procesarea distribuită și scalabilitatea.

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.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (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 sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și componentele fundamentale ale diferitelor arhitecturi de date.
• Dobândească o înțelegere comprehensivă a principiilor de guvernanță a datelor și a importanței lor în medii de reglementare.
• Implementeze și gestioneze cadre de guvernanță a datelor precum Dama și Togaf.
• Utilizeze platforme cloud pentru stocarea, procesarea și gestionarea eficientă a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească Azure Data Lake Storage Gen2 pentru soluții eficiente de analiză a datelor.

La sfârșitul acestui training, 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 rezolve probleme comune și să optimizeze strategiile de stocare.

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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar care doresc să înțeleagă pe deplin IBM DataStage atât din perspectiva administrativă, cât și din cea 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, 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.

În acest training condus de un instructor, în format live în Moldova, participanții vor învăța mentalitatea necesară pentru a aborda tehnologiile Big Data, să evalueze impactul acestora asupra proceselor și politicilor existente și să implementeze aceste tehnologii în scopul identificării activităților criminale și prevenirii infracționalității. Vor fi examinate studii de caz din organizațiile de aplicare a legii din întreaga lume pentru a obține perspective asupra abordărilor lor de adoptare, provocărilor și rezultatelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

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 condus de un instructor, live în Moldova (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.
• Să se conecteze la sisteme de date mari precum Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR și Apache.
• Să înțeleagă și să configureze componentele și conectorii de date mari din Open Studio.
• Să configureze parametri pentru a genera automat cod MapReduce.
• Să utilizeze interfața drag-and-drop a Open Studio pentru a rula job-uri Hadoop.
• Să creeze prototipuri de fluxuri de date mari.
• Să automatizeze proiecte de integrare a datelor mari.