Data Warehouse Školení v České republice

Greenplum je otevřený zdrojový kód distribuovaného platformy pro masivně paralelní zpracování (MPP) dat navržené pro analýzy a prostředí s vysokou mírou dat.

Tato cvičení vedená instruktorem (online nebo na místě) je určena uživatelům středního a pokročilého úrovne, kteří chtějí pochopit vnitřní architekturu Greenplum, vybudovat optimalizovaná data modely a aplikovat vysokou výkonnost v distribuovaných prostředích.

Konec tohoto cvičení budou účastníci moci:

• Pochopit architekturu bez sdílení dat (shared-nothing) a model paralelismu Greenplum.
• Návrh struktur distribuovaných tabulek a částí optimalizovaných pro výkon dotazů.
• Použití strategií indexování, formátů úložiště a technik fyzického návrhu.
• Interpretace plánů EXPLAIN a optimalizace dotazů pomocí nejlepších praktik.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Ruční implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individuálně navržený kurz, kontaktujte nás prosím pro uspořádání.

Greenplum je otevřený zdrojový datový systém s masivní paralelní výpočetní platforem založenou na PostgreSQL, navržený pro pokročilé analytické úlohy a velkokapacitní úložiště dat.

Tato instruktorová, živá školení (online nebo na místě) je určena pro středně zkušené správce, kteří chtějí efektivně instalovat, konfigurovat a spravovat prostředí Greenplum, včetně správy systémových aktualizací a knihoven.

Koncovým cílem tohoto školení je, aby účastníci byli schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat produkčně připravenou sadu Greenplum cluster.
• Spravovat systémové aktualizace a bezpečně aplikovat opravy.
• Zarazovat správu knihoven pro analýzy a rozšíření v Greenplum.
• Diagnostikovat a monitorovat systémy Greenplum.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Rucevzato použití Greenplum v ovládaném laboratorním prostředí.
• Vedené cvičení zaměřená na nastavení clusteru, workflow aktualizací a rozšíření systému.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete požádat o individualizované školení pro tento kurz podle vašeho prostředí nebo datové platformy, kontaktujte nás s účelem uspořádání.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé datové profesionály, kteří chtějí optimalizovat pracovní postupy zpracování dat, zajistit integritu dat a implementovat robustní řešení datového jezera, která zvládnou složitosti moderních velkých datové aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získejte hluboké znalosti o architektuře Iceberg, včetně správy metadat a rozložení souborů.
• Nakonfigurujte Iceberg pro optimální výkon v různých prostředích a integrujte jej s více stroji pro zpracování dat.
• Spravujte rozsáhlé tabulky Iceberg, provádějte složité změny schémat a řiďte se vývojem oddílů.
• Osvojte si techniky pro optimalizaci výkonu dotazů a účinnosti skenování dat pro velké datové sady.
• Implementujte mechanismy pro zajištění konzistence dat, správu transakčních záruk a řešení selhání v distribuovaných prostředích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové profesionály na úrovni začátečníků, kteří chtějí získat znalosti a dovednosti potřebné k efektivnímu využívání Apache Iceberg pro správu rozsáhlých datových sad, zajištění integrity dat a optimalizace pracovních toků zpracování dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získejte důkladné pochopení architektury, funkcí a výhod Apache Iceberg.
• Seznamte se s formáty tabulek, dělením, vývojem schémat a možnostmi cestování v čase.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Apache Iceberg v různých prostředích.
• Vytvářejte, spravujte a manipulujte s tabulkami Iceberg.
• Pochopte proces migrace dat z jiných formátů tabulek do Iceberg.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé IT profesionály, kteří chtějí zlepšit své dovednosti v oblasti datové architektury, správy, cloud computingu a technologií velkých dat, aby mohli efektivně spravovat a analyzovat velké datové sady. pro migraci dat v rámci jejich organizací.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty a komponenty různých datových architektur.
• Získejte komplexní pochopení principů správy dat a jejich důležitosti v regulačním prostředí.
• Implementujte a spravujte rámce pro správu dat, jako jsou Dama a Togaf.
• Využijte cloudové platformy pro efektivní ukládání, zpracování a správu dat.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové inženýry, kteří se chtějí naučit používat Azure Data Lake Storage Gen2 pro efektivní řešení analýzy dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a klíčové funkce Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimalizujte úložiště dat a přístup s ohledem na náklady a výkon.
• Integrujte Azure Data Lake Storage Gen2 s dalšími Azure službami pro analýzu a zpracování dat.
• Vyvíjejte řešení pomocí Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Odstraňte běžné problémy a optimalizujte strategie úložiště.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé IT profesionály, kteří chtějí komplexně porozumět IBM DataStage z administrativního i vývojového hlediska, což jim umožní spravovat a využívat toto nástroj efektivně na svých příslušných pracovištích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty DataStage.
• Naučte se efektivně instalovat, konfigurovat a spravovat prostředí DataStage.
• Připojte se k různým zdrojům dat a efektivně extrahujte data z databází, plochých souborů a externích zdrojů.
• Implementujte efektivní techniky načítání dat.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online (v závislosti na České republice) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti velkých dat, kteří chtějí využít Apache Kylin pro vytváření datových skladů v reálném čase a provádění vícedimenzionální analýzy na velkých souborech dat.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat Apache Kylin s zdroji datového proudu v reálném čase.
• Navrhnout a vybudovat OLAP krychle pro jak dávková, tak datový proud.
• Provádět složité dotazy s latencí méně než sekunda pomocí rozhraní SQL z Knlína.
• Synchronizovat Knlín s nástroji BI pro interaktivní vizualizaci dat.
• Optimalizovat výkon a efektivně spravovat zdroje v Knlínu.

Tento instruktorův kurz v České republice (online nebo na místním zařízení) je určen pro středně pokročilé databázové administrátory, vývojáře a analytiky, kteří chtějí ovládnout pokročilé SQL funkce pro komplexní datové operace a správu databází.

Konec kurzu budou účastníci mít možnost:

• Provádět pokročilé dotazovací techniky s použitím sjednocení, poddotazů a komplexních spojení.
• Přidávat, aktualizovat a mazat data, tabulky, zobrazení a indexy s přesností.
• Zajišťovat integrity dat prostřednictvím transakcí a manipulovat se strukturou databází.
• Effektivně vytvářet a spravovat databáze pro silné úlohy ukládání a získávání dat.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé databázové profesionály, kteří si přejí zlepšit své dovednosti ve vývoji a správě Oracle SQL.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte a optimalizujte složité SQL dotazy.
• Spravujte databáze efektivně pomocí nástrojů Oracle SQL.
• Aplikujte osvědčené postupy při vývoji a údržbě databází.
• Spravujte uživatelský přístup a zabezpečení databáze v prostředí Oracle.

Amazon Redshift je služba cloudového datového skladu o velikosti petabajtů v AWS.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí základy Amazon Redshift.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Amazon Redshift
• Načítání, konfigurace, nasazení, dotazování a vizualizace dat pomocí Amazon Redshift

Publikum

• Vývojáři
• IT profesionálové

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Kurz je součástí sady dovedností Data Scientist (doména: Data a technologie).

V tomto živém školení vedeném instruktorem v České republice se účastníci naučí, jak vytvořit Data Vault.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a koncepty designu za Data Vault 2.0 a její interakci s Big Data, NoSQL a AI.
• Použijte techniky ukládání dat k umožnění auditování, trasování a kontroly historických dat v datovém skladu.
• Vyvinout konzistentní a opakovatelný proces ETL (Extract, Transform, Load).
• Vybudujte a nasaďte vysoce škálovatelné a opakovatelné sklady.

Apache Druid je open-source, sloupcově orientované, distribuované úložiště dat napsané v Java. Byl navržen tak, aby rychle zpracovával obrovské množství dat událostí a spouštěl na tato data dotazy OLAP s nízkou latencí. Druid se běžně používá v aplikacích business intelligence k analýze velkých objemů dat v reálném čase a historických dat. Je také vhodný pro napájení rychlých, interaktivních, analytických řídicích panelů pro koncové uživatele. Druid používají společnosti jako Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal a Yahoo.

V tomto živém kurzu pod vedením instruktora prozkoumáme některá omezení řešení datových skladů a diskutujeme o tom, jak může Druid tyto technologie doplnit a vytvořit flexibilní a škálovatelný analytický zásobník pro streamování. Procházíme mnoha příklady a nabízíme účastníkům možnost implementovat a testovat řešení založená na Druidech v laboratorním prostředí.

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, těžká praktická cvičení, občasné testy k ověření porozumění

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na administrátory, kteří chtějí nastavit Greenplum Database pro řešení business intelligence a datových skladů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Zpracovávat potřeby zpracování s Greenplum.
• Provádět operace ETL pro zpracování dat.
• Využívat stávající infrastruktury zpracování dotazů.