Talend Big Data Integration Schulung

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in <ort> (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Datenprofis, die ihre Datenverarbeitungsoptionen optimieren, die Datenintegrität sicherstellen und robuste Lakehouse-Lösungen implementieren möchten, die den Komplexitäten moderner Big-Data-Anwendungen gewachsen sind.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• ein tiefes Verständnis von Icebergs Architektur gewinnen, einschliesslich Metadata-Management und Dateistruktur.
• Iceberg für optimale Leistung in verschiedenen Umgebungen konfigurieren und mit mehreren Datenverarbeitungs-Engines integrieren können.
• grosse Iceberg-Tabellen verwalten, komplexe Schemaänderungen durchführen und Partitionsevolution handhaben können.
• Techniken optimieren, um Abfrageleistung und Datendurchlaufeffizienz für grosse Datenmengen zu maximieren.
• Mechanismen implementieren können, um die Datenkonsistenz sicherzustellen, Transaktionsgarantien zu verwalten und Ausfälle in verteilten Umgebungen zu bewältigen.

Dieses live vom Dozenten geleitete Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger im Bereich der Datenanalyse, die das nötige Wissen und die Fähigkeiten erwerben möchten, um Apache Iceberg effektiv für das Management grosser Datensätze einzusetzen, die Datenintegrität sicherzustellen und Datenverarbeitungsworkflows zu optimieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ein gründliches Verständnis von Apache Icebergs Architektur, Funktionen und Vorteilen zu erlangen.
• sich mit Tabellenformaten, Partitionierung, Schemaentwicklung und der Möglichkeit des Zeitreisens (Time Travel) vertraut zu machen.
• Apache Iceberg in verschiedenen Umgebungen zu installieren und einzurichten.
• Iceberg-Tabellen zu erstellen, zu verwalten und zu bearbeiten.
• den Prozess des Migrierens von Daten von anderen Tabellenformaten zu Iceberg zu verstehen.

Dieses live dozierte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieurinnen sowie Ingenieure auf dem mittleren Niveau, die Google Colab und Apache Spark für die Big-Data-Verarbeitung und -Analyse nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einrichten.
• Grosse Datensätze effizient mit Apache Spark verarbeiten und analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools integrieren.

Apache NiFi ist eine Open-Source-, datenflussbasierte Datenintegrations- und Ereignisverarbeitungsplattform. Sie ermöglicht die automatisierte Echtzeit-Datenweiterleitung, -transformation und Systemvermittlung zwischen unterschiedlichen Systemen mit einer webbasierten Benutzeroberfläche und feingranularer Steuerung.

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Schulung (vor Ort oder remote) richtet sich an Administratoren und Ingenieure auf mittlerem Niveau, die NiFi-Datenflüsse in Produktionsumgebungen bereitstellen, verwalten, sichern und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Apache-NiFi-Cluster installieren, konfigurieren und warten können.
• Datenflüsse aus verschiedenen Quellen und Senken entwerfen und verwalten können.
• Automatisierungs-, Weiterleitungs- und Transformationslogiken für Flüsse implementieren können.
• Die Leistung optimieren, den Betrieb überwachen und Probleme beheben können.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge mit Diskussionen über Realarchitekturen.
• Praktische Übungen: Aufbau, Bereitstellung und Verwaltung von Datenflüssen.
• Szenariobasierte Übungen in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zwecks Vereinbarung.

Dieses Training bietet eine praktische Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitung und maschineller Lernworkflows mit PySpark. Die Teilnehmenden erfahren, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Ökosystemen funktioniert und wie grosse Datenmengen effizient anhand der Prinzipien des verteilten Rechnens verarbeitet werden.

Diese von Instrukturen geleitete, lebendige Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die ein Apache Spark-System zur Verarbeitung sehr grosser Datenmengen einrichten und bereitstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Apache Spark zu installieren und zu konfigurieren.
• Sehr grosse Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren.
• Die Unterschiede zwischen Apache Spark und Hadoop MapReduce zu verstehen und zu wissen, wann welches Tool eingesetzt werden sollte.
• Apache Spark mit anderen Tools für maschinelles Lernen zu integrieren.

Diese vom Instructor geführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren mit Grundkenntnissen bis hin zu fortgeschrittenem Niveau, die Spark-Cluster bereitstellen, warten und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Apache Spark in verschiedenen Umgebungen zu installieren und zu konfigurieren.
• Ressourcen des Clusters zu verwalten und Spark-Anwendungen zu überwachen.
• Die Leistung von Spark-Clatern zu optimieren.
• Sicherheitsmassnahmen umzusetzen und hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Häufige Spark-Probleme zu debuggen und zu beheben.

Die Lernkurve von Apache Spark steigt am Anfang langsam, es ist viel Aufwand erforderlich, um die ersten Ergebnisse zu erzielen. Dieser Kurs zielt darauf ab, diesen anfänglichen schweren Teil schneller zu überwinden. Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer die Grundlagen von Apache Spark verstehen, sie können RDDs klar von DataFrames unterscheiden, sie lernen die Python- und Scala-APIs kennen, sie verstehen, wie Executors und Aufgaben funktionieren, und mehr. Außerdem legt dieser Kurs unter Einhaltung der Best Practices einen starken Fokus auf Cloud-Bereitstellungen sowie auf Databricks und AWS. Die Studierenden werden auch die Unterschiede zwischen AWS EMR und AWS Glue, einem der neuesten Spark-Dienste von AWS, nachvollziehen.  

ZIELGRUPPE:

Daten-Engineers, DevOps-Ingenieure, Data Scientists

In diesem instruktionsgeführten Live-Training in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark gemeinsam nutzen können, um Big Data zu analysieren, während sie praktische Übungen durchführen.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Spark mit Python zur Analyse von Big Data einzusetzen.
• Übungen durchzuführen, die reale Fälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark zu nutzen.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, die Spark, Hadoop und Python nutzen und integrieren möchten, um grosse und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die notwendigen Umgebungen einzurichten, um mit Spark, Hadoop und Python mit der Verarbeitung von Big Data zu beginnen.
• Die Funktionen, Kernkomponenten und die Architektur von Spark und Hadoop zu verstehen.
• Zu lernen, wie Spark, Hadoop und Python für die Big-Data-Verarbeitung integriert werden können.
• Die Tools im Spark-Ökosystem zu erkunden (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume).
• Kooperative Filter-Empfehlungssysteme ähnlich wie bei Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google zu entwickeln.
• Apache Mahout zur Skalierung von Machine-Learning-Algorithmen einzusetzen.

Stratio ist eine datenzentrierte Plattform, die Big Data, KI und Governance in einer einzigen Lösung integriert. Seine Rocket- und Intelligence-Module ermöglichen eine schnelle Datenerkundung, Transformation und erweiterte Analysen in Unternehmensumgebungen.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofessionals mit mittlerem Erfahrungsgrad, die die Rocket- und Intelligence-Module von Stratio effektiv mit PySpark nutzen möchten, wobei der Fokus auf Schleifenstrukturen, benutzerdefinierten Funktionen und komplexer Datenlogik liegt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• In der Stratio-Plattform zu navigieren und innerhalb der Rocket- und Intelligence-Module zu arbeiten.
• PySpark im Kontext von Datenaufnahme, Transformation und Analyse einzusetzen.
• Schleifen und bedingte Logik zu verwenden, um Datenworkflows und Feature-Engineering-Aufgaben zu steuern.
• Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) für wiederwendbare Datenoperationen in PySpark zu erstellen und zu verwalten.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Umfangreiche Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine kundenspezifische Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Diese live stattfindende, dozentengeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren, Data Scientists und Business Analysten, die das Talend Administration Center einrichten möchten, um Rollen und Aufgaben der Organisation bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Talend Administration Center zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Grundlagen des Talend-Managements zu verstehen und umzusetzen.
• Geschäftliche Projekte oder Aufgaben in Talend zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen.
• Die Sicherheit von Datensätzen zu überwachen und Geschäftsroutinen auf der Grundlage des TAC-Frameworks zu entwickeln.
• Ein breiteres Verständnis von Big-Data-Anwendungen zu erlangen.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datengenauer-Analytiker mit Grundlagen- bis Mittelstufenkenntnissen, die ihr Verständnis und ihre Fähigkeiten im Umgang mit der Verwaltung und Verbesserung der Datenqualität mittels Talend Data Stewardship vertiefen möchten.

Abschliessend können die Teilnehmer folgendes leisten:

• Sich ein umfassendes Verständnis der Rolle von Data Stewardship bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität aneignen.
• Talend Data Stewardship zur Verwaltung von Datenqualitätsaufgaben nutzen.
• Aufgaben innerhalb von Talend Data Stewardship erstellen, zuweisen und verwalten, einschließlich Workflow-Anpassung.
• Die Reporting- und Monitoring-Funktionen des Tools zur Verfolgung der Datenqualität und der Data-Stewardship-Bemühungen einsetzen.

In dieser live unterrichteten Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie sie Talend Open Studio for ESB zur Erstellung, Verbindung, Vermittlung und Verwaltung von Diensten sowie deren Interaktionen nutzen.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• ESB-Technologien als einzelne Pakete in verschiedenen Deployment-Umgebungen zu integrieren, zu verbessern und auszuliefern.
• Die am häufigsten verwendeten Komponenten von Talend Open Studio zu verstehen und zu nutzen.
• Jegliche Anwendungen, Datenbanken, APIs oder Web-Dienste zu integrieren.
• Heterogene Systeme und nahtlos zu integrieren.
• Bestehende Java-Codebibliotheken einzubetten, um Projekte zu erweitern.
• Gemeinschaftskomponenten und -Code zur Erweiterung von Projekten zu nutzen.
• Systeme, Anwendungen und Datenquellen innerhalb einer Drag-and-Drop Eclipse-Umgebung schnell zu integrieren.
• Entwicklungszeit und Wartungskosten durch Erzeugen optimierten, wiederverwendbaren Codes zu reduzieren.