Formare online PostgreSQL în Moldova

PostgresAI este o platformă care permite echipelor de baze de date să cloneze, să testeze și să optimizeze mediile PostgreSQL folosind automatizare bazată pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul DevOps și inginerilor de baze de date care doresc să implementeze PostgresAI la scară enterprise pentru monitorizarea bazelor de date, clonare și optimizare bazată pe inteligență artificială.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze și configureze PostgresAI în medii enterprise.
• Integreze PostgresAI cu pipeline-uri CI/CD și clustere PostgreSQL.
• Utilizeze informații bazate pe inteligență artificială pentru optimizarea interogărilor și ajustarea performanței.
• Implementeze controale de guvernanță, audit și confidențialitate a datelor pentru mediile clonate.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică 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.

PostgreSQL este o bază de date relațională open-source puternică, care poate fi îmbunătățită cu capacități de AI pentru inteligența datelor la nivel de întreprindere, analize predictive și automatizare.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de date, administratorilor de baze de date (DBAs) și arhitecților de soluții de nivel intermediar până la avansat, care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze sisteme de AI la nivel de întreprindere care utilizează PostgreSQL.

Prin parcurgerea acestui program, participanții vor dobândi expertiza necesară pentru a:

• Integra modele de AI și capacități de căutare vectorială direct în PostgreSQL.
• Implementa arhitecturi optimizate pentru AI pentru sarcini de lucru de mare volum la nivel de întreprindere.
• Implementa guvernanță robustă, audit și conformitate pentru fluxurile de date AI.
• Utiliza cadre de AI open source și proprietare în mod securizat în mediile PostgreSQL.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții despre cazuri de întreprindere.
• Exerciții practice și laboratoare din lumea reală.
• Implementare practică într-un mediu PostgreSQL live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Postgres este o bază de date relațională open-source avansată care poate servi ca fundament pentru sisteme alimentate de AI și aplicații de inteligență a datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și dezvoltatorilor de baze de date de nivel intermediar care doresc să integreze, să gestioneze și să optimizeze capacitățile de AI direct în Postgres.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze extensii Postgres pentru sarcini de AI.
• Să implementeze încorporări și căutare de similaritate folosind pgvector.
• Să integreze modele de limbaj (LLM) open source și proprietare cu Postgres pentru informații în timp real.
• Să optimizeze Postgres pentru gestionarea interogărilor și fluxurilor de lucru conduse de AI.

Formatul cursului

• Prelegere și discuție interactivă.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe cum să utilizeze PostgreSQL pentru a crea baze de date, să scrie interogări SQL, să manipuleze date și să gestioneze tabele folosind atât comenzi SQL, cât și PGAdmin. Cursul oferă, de asemenea, o introducere de bază în extensia Timescale pentru date de tip serie temporală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile bazelor de date relaționale și arhitectura PostgreSQL.
• Să instaleze, să configureze și să navigheze în PostgreSQL și PGAdmin.
• Să scrie și să execute interogări SQL pentru selecția, filtrarea, gruparea și îmbinarea datelor.
• Să manipuleze date cu instrucțiuni SQL și să gestioneze obiecte de bază de date.
• Să creeze și să gestioneze vizualizări și să exploreze extensii PostgreSQL precum Timescale.

În acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța aspectele generale și avansate ale PostgreSQL, inclusiv administrarea, optimizarea performanței, dezvoltarea avansată și replicarea, parcurgând o serie de exerciții practice live-lab care implică configurare, testare, implementare și depanare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să folosească tehnici avansate de administrare pentru a configura și gestiona un server PostgreSQL.
• Să optimizeze baza de date și interogările pentru performanță maximă.
• Să replice și să scaleze un server PostgreSQL.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și administratorilor care doresc să folosească PostgreSQL cu Python pentru a construi aplicații sigure, fiabile și stabile la scară largă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala, configura și conecta PostgreSQL cu Python.
• Revede elementele de bază ale programării în Python.
• Înțelege avantajele utilizării PostgreSQL cu Python.
• Învață cum să efectueze operații SQL de bază cu Python.
• Învață cum să folosească funcționalitățile avansate ale PostgreSQL cu Python.
• Să implementeze tehnici de siguranță a datelor, securitate, monitorizare și optimizare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat administratorilor de baze de date și arhitecților de cloud care doresc să migreze baze de date Oracle către Azure SQL sau PostgreSQL.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Compara Azure SQL cu PostgreSQL pentru a alege baza de date care răspunde cel mai bine obiectivelor și nevoilor afacerii.
• Pregăti bazele de date pentru a muta definiții, date și proceduri din Oracle în sistemul de baze de date AzureSQL sau PostgreSQL.
• Efectua pașii post-migrare pentru a testa, optimiza, actualiza și întreține o bază de date migrată.

Acest curs practic se concentrează pe aspectele practice ale optimizării performanței în PostgreSQL. Participanții vor învăța să analizeze execuția interogărilor, să optimizeze indexarea, să ajusteze parametrii de memorie și de sistem și să monitorizeze eficient sarcinile de lucru. Scenarii din lumea reală și exerciții practice demonstrează cum să identifice și să rezolve punctele de blocare atât la nivelul bazei de date, cât și la nivelul sistemului.

Acest curs practic de 3 zile acoperă setul complet de competențe necesare pentru a dezvolta aplicații robuste folosind PostgreSQL.
Participanții învață SQL avansat, programare procedurală cu PL/pgSQL și tehnici de proiectare a bazelor de date care îmbunătățesc performanța și întreținerea.
Exercițiile practice se concentrează pe construirea de funcții stocate, triggeri și logică de automatizare direct în PostgreSQL.

Acest curs oferă o acoperire profundă a replicării, disponibilității înalte și gestionării clusterelor în PostgreSQL. Participanții vor construi și gestiona medii cu mai multe noduri, vor configura automatizarea failover-ului și vor explora soluții de echilibrare a sarcinii și de pool de conexiuni. Cursul include laboratoare de replicare live și simulări de recuperare.

Acest curs intensiv de 1 zi, axat pe practică, se concentrează pe proiectarea și implementarea bazelor de date distribuite folosind extensia Citus pentru PostgreSQL.
Participanții învață cum să fragmenteze seturi de date mari, să gestioneze interogări distribuite și să construiască clustere PostgreSQL scalabile și tolerante la defecțiuni.
Exemple din lumea reală și laboratoare practice demonstrează optimizarea performanței, integrarea replicării și gestionarea sarcinilor de lucru distribuite