Data Warehouse Schulungen in Schweiz

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenexperten, die Datenverarbeitungsabläufe optimieren, Datenintegrität sicherstellen und robuste Data Lakehouse-Lösungen implementieren möchten, die die Komplexität moderner Big Data-Anwendungen bewältigen können.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein tiefes Verständnis der Iceberg-Architektur, einschließlich Metadatenmanagement und Dateilayout, zu erlangen.
• Iceberg für eine optimale Leistung in verschiedenen Umgebungen zu konfigurieren und es mit mehreren Datenverarbeitungs-Engines zu integrieren.
• Große Iceberg-Tabellen zu verwalten, komplexe Schemaänderungen durchzuführen und Partitionsentwicklungen zu handhaben.
• Beherrschen von Techniken zur Optimierung der Abfrageleistung und der Effizienz von Datenscans bei großen Datenbeständen.
• Implementierung von Mechanismen zur Sicherstellung der Datenkonsistenz, zur Verwaltung von Transaktionsgarantien und zum Umgang mit Fehlern in verteilten Umgebungen.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) unter der Leitung eines Dozenten richtet sich an Datenexperten auf Anfängerniveau, die sich das Wissen und die Fähigkeiten aneignen möchten, die erforderlich sind, um Apache Iceberg effektiv für die Verwaltung großer Datenmengen, die Sicherstellung der Datenintegrität und die Optimierung von Datenverarbeitungsabläufen zu nutzen.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein gründliches Verständnis der Architektur, der Funktionen und der Vorteile von Apache Iceberg erlangen.
• Sie lernen Tabellenformate, Partitionierung, Schemaentwicklung und Zeitreisefähigkeiten kennen.
• Apache Iceberg in verschiedenen Umgebungen zu installieren und zu konfigurieren.
• Erstellen, Verwalten und Manipulieren von Iceberg-Tabellen.
• Den Prozess der Migration von Daten aus anderen Tabellenformaten nach Iceberg verstehen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Datenarchitektur, Governance, Cloud Computing und Big-Data-Technologien erweitern möchten, um große Datenmengen für die Datenmigration in ihrem Unternehmen effektiv zu verwalten und zu analysieren.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die grundlegenden Konzepte und Komponenten verschiedener Datenarchitekturen zu verstehen.
• ein umfassendes Verständnis der Data-Governance-Prinzipien und ihrer Bedeutung in regulatorischen Umgebungen erlangen.
• Data-Governance-Frameworks wie Dama und Togaf zu implementieren und zu verwalten.
• Cloud-Plattformen für eine effiziente Datenspeicherung, -verarbeitung und -verwaltung zu nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure auf mittlerem Niveau, die lernen möchten, wie man Azure Data Lake Storage Gen2 für effektive Datenanalyselösungen nutzt.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und die wichtigsten Funktionen von Azure Data Lake Storage Gen2 zu verstehen.
• Optimieren der Datenspeicherung und des Datenzugriffs hinsichtlich Kosten und Leistung.
• Integration von Azure Data Lake Storage Gen2 mit anderen Azure Services für Analysen und Datenverarbeitung.
• Entwickeln Sie Lösungen mit der Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Fehlerbehebung bei allgemeinen Problemen und Optimierung von Speicherstrategien.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die ein umfassendes Verständnis von IBM DataStage sowohl aus der Verwaltungs- als auch aus der Entwicklungsperspektive erlangen möchten, damit sie dieses Tool an ihrem jeweiligen Arbeitsplatz effektiv verwalten und einsetzen können.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von DataStage zu verstehen.
• Lernen, wie man DataStage-Umgebungen effektiv installiert, konfiguriert und verwaltet.
• Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen und Daten effizient aus Datenbanken, Flat Files und externen Quellen extrahieren.
• Effektive Datenladetechniken zu implementieren.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, developers, and analysts who wish to master advanced SQL functionalities for complex data operations and database management.By the end of this training, participants will be able to:

• Perform advanced querying techniques using unions, subqueries, and complex joins.
• Add, update, and delete data, tables, views, and indexes with precision.
• Ensure data integrity through transactions and manipulate database structures.
• Create and manage databases efficiently for robust data storage and retrieval.

Apache Kylin ist eine extreme, verteilte Analyse-Motor für große Daten. In diesem Live-Training, der von Lehrern geleitet wird, lernen die Teilnehmer, wie man Apache Kylin einen Datenlager in Echtzeit zu verwenden. Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Echtzeit-Streamingdaten mit Kylin verbrauchen
• Nutze Apache Kylin's leistungsfähige Funktionen,rich SQL Schnittstelle, Spark-Cubing und subsecond Query Latency

Hinweis

• Wir verwenden die neueste Version von Kylin (basiert auf diesem Schreiben, Apache Kylin v2.0)

Publikum

• Big Data Ingenieure
• Big Data Analytiker

Format des Kurses

• Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenbankexperten auf mittlerem Niveau, die ihre Kenntnisse in Oracle SQL Entwicklung und Verwaltung erweitern möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Komplexe SQL Abfragen erstellen und optimieren.
• Datenbanken mit Oracle SQL Werkzeugen effizient zu verwalten.
• Best Practices bei der Entwicklung und Wartung von Datenbanken anzuwenden.
• Benutzerzugriff und Datenbanksicherheit in einer Oracle Umgebung zu verwalten.

Amazon Redshift ist ein Cloud-basierter Data-Warehouse-Service in AWS im Petabyte-Bereich. In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Amazon Redshift kennen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Installieren und Konfigurieren von Amazon Redshift
• Daten mit Amazon Redshift zu laden, zu konfigurieren, bereitzustellen, abzufragen und zu visualisieren

Zielgruppe

• Entwickler
• IT-Fachleute

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Der Kurs ist Teil der Fähigkeiten von Data Scientist (Bereich: Daten und Technologie).

Apache Druid ist ein in Java geschriebener, spaltenorientierter, verteilter Open-Source-Datenspeicher. Es wurde entwickelt, um schnell große Mengen an Ereignisdaten aufzunehmen und OLAP-Abfragen mit niedriger Latenz für diese Daten auszuführen. Druid wird häufig in Business Intelligence-Anwendungen verwendet, um große Mengen von Echtzeit- und Verlaufsdaten zu analysieren. Es ist auch gut geeignet, um schnelle, interaktive, analytische Dashboards für Endbenutzer zu erstellen. Druid wird von Unternehmen wie Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal und Yahoo verwendet. In diesem von Lehrern geführten Live-Kurs werden einige der Einschränkungen von Data Warehouse-Lösungen untersucht und erläutert, wie Druid diese Technologien zu einem flexiblen und skalierbaren Streaming Analytics-Stack ergänzen kann. Wir gehen viele Beispiele durch und bieten den Teilnehmern die Möglichkeit, Druiden-basierte Lösungen in einer Laborumgebung zu implementieren und zu testen. Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, intensive praktische Übungen, gelegentliche Tests zur Beurteilung des Verständnisses

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die eine Greenplum-Datenbank mit mehreren Knoten einrichten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installation und Konfiguration von Pivotal Greenplum.
• Modellieren von Daten entsprechend den aktuellen Bedürfnissen und zukünftigen Erweiterungsplänen.
• Ausführen verschiedener Techniken zur Verteilung von Daten auf mehrere Knoten.
• Verbesserung der Datenbankleistung durch Tuning.
• Überwachung und Fehlerbehebung einer Greenplum-Datenbank.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Administratoren, die Greenplum Database für Business Intelligence- und Data Warehousing-Lösungen einrichten möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verarbeitungsanforderungen mit Greenplum erfüllen.
• ETL-Operationen für die Datenverarbeitung durchführen.
• Vorhandene Infrastrukturen für die Abfrageverarbeitung nutzen.

Mem SQL ist ein speicherinternes, verteiltes SQL Datenbankverwaltungssystem für Clouds und lokale Anwendungen. Es handelt sich um ein Echtzeit-Data-Warehouse, das sofort Einblicke in Live- und Verlaufsdaten bietet. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Mem SQL für die Entwicklung und Verwaltung. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte und Eigenschaften von Mem SQL
• Installieren, entwerfen, warten und betreiben Sie Mem SQL
• Optimieren Sie Schemata in Mem SQL
• Verbessern Sie Abfragen in Mem SQL
• Benchmark-Leistung in Mem SQL
• Erstellen Sie Echtzeit-Datenanwendungen mit Mem SQL

Publikum

• Entwickler
• Administratoren
• Betriebsingenieure

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie man ein Data Vault erstellt.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Architektur und die Designkonzepte hinter Data Vault 2.0 und ihre Interaktion mit Big Data, NoSQL und KI zu verstehen.
• Data Vaulting-Techniken anwenden, um Auditing, Tracing und Inspektion von historischen Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen.
• Entwicklung eines konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load).
• Aufbau und Bereitstellung hoch skalierbarer und wiederholbarer Warehouses.