Praktický úvod do datové vědy Počítačový Kurz

Toto vedené školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým odborníkům DevOps a SRE, kteří chtějí rozšířit své dovednosti týkající se upozorňování a automatizace s Grafanou a Prometheus.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a spravovat pokročilé upozorňovací pravidla v Prometheus.
• Integrace Alertmanageru Prometheus s externími nástroji pomocí webhooků.
• Automatizovat reakce na upozornění pro rychlejší řešení problémů.
• Používat Grafanu k efektivnímu vizualizování a správě upozornění.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí používat ekosystém Anaconda k zachycení, správě a nasazení balíčků a pracovních postupů analýzy dat na jediné platformě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Anaconda komponenty a knihovny.
• Pochopte základní koncepty, funkce a výhody Anaconda.
• Spravujte balíčky, prostředí a kanály pomocí Navigátoru Anaconda.
• Používejte balíčky Conda, R a Python pro datovou vědu a strojové učení.
• Seznamte se s některými praktickými případy použití a technikami pro správu více datových prostředí.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé DevOps a SRE profesionály, kteří chtějí vytvářet působivé řídicí panely a optimalizovat své monitorovací postupy pomocí Grafana a Prometheus.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Seznamte se s osvědčenými postupy pro navrhování efektivních řídicích panelů.
• Vytvářejte a konfigurujte pokročilé Grafana prvky řídicího panelu.
• Využijte šablony Grafana pro dynamické a opakovaně použitelné řídicí panely.
• Implementujte výstražné mechanismy pro zvýšení provozního povědomí.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a inženýry DevOps, kteří chtějí nástrojem svých aplikací efektivně exportovat a monitorovat vlastní metriky pomocí Prometheus a Grafana.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte důležitost vlastních metrik pro monitorování aplikací.
• Aplikace nástrojů pro export vlastních metrik pro Prometheus.
• Vytvářejte a konfigurujte řídicí panely v Grafana pro vizualizaci vlastních metrik.
• Aplikujte osvědčené postupy pro integraci monitorování do životního cyklu vývoje.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na datové analytiky, kteří chtějí používat Grafana pro monitorování a vizualizaci dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet vizualizace v Grafana.
• Nastavte Grafana pro vysokou dostupnost.
• Přizpůsobte panely a řídicí panely pomocí dat.
• Nakonfigurujte reverzní proxy pro vysoké rychlosti načítání.

Tato vedená školení živě (online nebo na místě) je určena prodatelům datové analýzy střední úrovně, kteří chtějí naučit a využít pokročilé funkce a komponenty Grafany pro vizualizaci a analýzu dat.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získat hluboké porozumění pokročilých konceptů a komponent Grafany.
• Využít šablonové proměnné a dynamické řídicí panely pro vylepšenou vizualizaci dat.
• Používat grafanový dotazovací jazyk (Grafana Query Language) pro komplexní dotazy.
• Naučit se nejlepší postupy pro škálování Grafany, optimalizaci výkonu a zajištění vysoké dostupnosti.

Tento vedený instruktorem živý trénink v České republice (online nebo na školitelné místě) je určen začínajícím až středně pokročilým IT profesionálům, kteří si přejí získat znalosti a praktické dovednosti potřebné pro efektivní správu Grafany a GLPI.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvářet a přizpůsobovat grafy na řídicích panelech Grafany různými vizualizacemi.
• Provádět upozorňování a oznámení pro monitoring.
• Spravovat uživatelské účty, týmy a oprávnění.
• Efektivně spravovat IT majetek včetně inventáře hardwaru a softwaru.
• Provádět systém helpdesk pro podporu uživatelů a správu tiketů.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno web developerům a DevOps inženýrům, kteří si přejí vizualizovat a monitorovat data pomocí Grafany a Graphitu.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Agregovat a vizualizovat metriky o systémech a aplikacích.
• Vytvářet klienta StatsD pro shromažďování metrik aplikace.
• Tvorit informativní a dynamické řídicí panely pomocí Grafany.
• Získat přehled o výkonu back-end systémů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající IT profesionály a DevOps praktiky, kteří se chtějí naučit základy Grafana a Prometheus.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte účel a klíčové vlastnosti Grafana a Prometheus.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Grafana a Prometheus v prostředí Linux.
• Nastavení základních datových zdrojů a dashboardů v Grafana.
• Monitorujte systémové metriky a vizualizujte data pomocí Prometheus.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé cloudové a DevOps inženýry, kteří chtějí zlepšit pozorovatelnost cloudu pomocí Grafana a Prometheus.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte výhody integrace Grafana a Prometheus s cloudovými platformami.
• Nastavte Prometheus pro monitorování cloudových zdrojů.
• Nakonfigurujte Grafana pro vizualizaci metrik cloudových služeb.
• Využijte cloudové nativní nástroje a integrace pro monitorování škálovatelnosti.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří se chtějí učit a budovat svou kariéru v Data Science pomocí Kaggle.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Přečtěte si o datové vědě a strojovém učení.
• Prozkoumejte analýzu dat.
• Přečtěte si o Kaggle a jak to funguje.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající systémové administrátory a DevOps inženýry, kteří si chtějí rozvinout základní monitorovací dovednosti pomocí Grafana a Prometheus.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte účel a důležitost monitorování v prostředí IT.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Grafana a Prometheus pro základní úlohy monitorování.
• Vytvářejte jednoduché řídicí panely a výstrahy pro vizualizaci výkonu systému.
• Aplikujte osvědčené postupy pro monitorování dostupnosti a výkonu systému.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé administrátory Kubernetes a inženýry DevOps, kteří chtějí zlepšit své monitorovací dovednosti pro clustery Kubernetes pomocí Prometheus a Grafana.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte Prometheus a Grafana pro monitorování Kubernetes.
• Sledujte klíčové metriky pro pody, uzly a služby.
• Vytvářejte dynamické řídicí panely pro vizualizaci stavu a výkonu clusteru.
• Implementujte strategie varování pro proaktivní řešení problémů.
• Aplikujte osvědčené postupy pro škálování řešení monitorování v Kubernetes prostředích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat Modin k sestavení a implementaci paralelních výpočtů s Pandas pro rychlejší analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí, abyste mohli začít vyvíjet pracovní postupy Pandas ve velkém měřítku s Modin.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modin.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Rayem.
• Pomocí Modin provádějte operace Pandas rychleji.
• Implementujte celé Pandas API a funkce.

Tento školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určený datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí použít RAPIDS pro vytváření GPU-akcelerovaných datových potoků, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako je XGBoost, cuML atd.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření datových modelů s NVIDIA RAPIDS.
• Pochopit funkce, komponenty a výhody RAPIDS.
• Využít GPU k akceleraci datových a analytických potoků od začátku do konce.
• Implementovat GPU-akcelerovanou přípravu dat a ETL s cuDF a Apache Arrow.
• Naučit se, jak provádět úkoly strojového učení pomocí algoritmů XGBoost a cuML.
• Vytvářet datové vizualizace a provádět grafickou analýzu s cuXfilter a cuGraph.