A Gyakorlati Bevezetés az Adattudományba Képzés

Ez oktatóvezetett, élő képzés online vagy helyszíni formában előrehaladott szintű DevOps és SRE szakemberek számára készült, akik célkitűzése, hogy javítsák az ébresztési és automatizálási készségeiket a Grafana és Prometheus segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztett ébresztési szabályokat létrehozni és kezelni Prometheusban.
• Integrálni Prometheus Alertmanager-t külső eszközökkel webhookok használatával.
• Automatizálni az ébresztésekre történő reakciókat, hogy gyorsabban oldják meg a problémákat.
• Használni a Grafana-t, hogy hatékonyan vizualizálják és kezeljék az ébresztéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű DevOps és SRE szakembereknek szól, akik hatásos irányítópultokat szeretnének létrehozni, és optimalizálni szeretnének megfigyelési gyakorlataikat az Grafana és Prometheus segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a hatékony irányítópultok tervezésének legjobb gyakorlatait.
• Hozzon létre és konfiguráljon speciális Grafana irányítópult-elemeket.
• Használja ki a Grafana sablont a dinamikus és újrafelhasználható műszerfalakhoz.
• Vezessen be riasztási mechanizmusokat a működési tudatosság növelése érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és DevOps-mérnököknek szól, akik az alkalmazásaikat úgy kívánják eszközezni, hogy a Prometheus és a Grafana segítségével hatékonyan exportálják és monitorozzák az egyéni mutatókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az egyéni metrikák fontosságát az alkalmazások figyeléséhez.
• Eszközalkalmazások egyéni metrikák exportálásához a Prometheus számára.
• Hozzon létre és konfiguráljon irányítópultokat a Grafana alkalmazásban az egyéni mutatók megjelenítéséhez.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a figyelés fejlesztési életciklusba való integrálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak az adatelemzőknek szól, akik a Grafana-t szeretnék használni az adatok megfigyelésére és megjelenítésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a vizualizációk létrehozásának megkezdéséhez a Grafana-ban.
• Állítsa be a Grafana-t a magas rendelkezésre állás érdekében.
• A panelek és irányítópultok testreszabása adatokkal.
• Konfiguráljon fordított proxyt a gyors betöltési sebességhez.

Ez az oktató vezetett élő képzés Magyarország (online vagy személyes) haladó szintű adatelemzők számára készült, akik tanulni szeretnének a Grafana haladó funkcióit és összetevőit az adatvizualizáció és -elemzés érdekében.

A képzés végén a résztvevők:

• Mélyebb megértést nyernek a Grafana haladó fogalmainak és összetevőinek.
• Használják a sablonváltozókat és a dinamikus irányítópultokat az adatvizualizáció javítása érdekében.
• Komplex lekérdezéseket hajtanak végre a Grafana Query Language segítségével.
• Tanulnak a legjobb gyakorlásokat a Grafana méretezéséhez, teljesítményoptimalizálásához és nagy elérhetőség biztosításához.

Ez az oktató, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű IT szakember számára készült, akik szeretnék megszerzni a Grafana és GLPI adminisztrálásában szükséges tudást és gyakorlati képességeket.

A képzés végén a résztvevők:

• Létrehozhatnak és testre szabhatnak Grafana vizsglalópaneleit különböző megjelenítésekkel.
• Képesek lesznek riasztásokat és értesítéseket implementálni a monitorozáshoz.
• Adminisztrálhatnak felhasználói fiókokat, csapatokat és engedélyeket.
• Efektíven kezelhetnek IT eszközöket, beleértve a hardver- és szoftverleltárt is.
• Képes lesznek ügyintéző rendszert implementálni a felhasználói támogatáshoz és jegykezeléshez.

Ez az interaktív, oktatói vezetésű képzés Magyarország (online vagy helyszíni) webfejlesztőknek és DevOps mérnököknek szánt, akik szeretnének adatokat megjeleníteni és figyelni a Grafana és Graphite segítségével.

A képzés végén a résztvevők:

• Aggregálhatnak és megjeleníthetnek metrikákat rendszerekről és alkalmazásokról.
• Létrehozhatnak StatsD ügyfelet a programmetrikák gyűjtéséhez.
• Készíthetnek informatív és dinamikus irányítópultokat a Grafanával.
• Tevékenységeket kivethetnek a háttéren futó rendszerek teljesítményéről.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek és DevOps gyakorló szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni az Grafana és Prometheus alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Grafana és Prometheus célját és főbb jellemzőit.
• Telepítse és konfigurálja az Grafana-et és a Prometheus-t Linux-es környezetben.
• Állítsa be az alapvető adatforrásokat és irányítópultokat az Grafana-ben.
• A Prometheus segítségével figyelheti a rendszer mérőszámait és vizualizálhatja az adatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű felhő- és DevOps mérnököknek szól, akik a Grafana és Prometheus segítségével javítani szeretnék a felhőben való megfigyelhetőséget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Grafana és Prometheus felhőplatformokkal való integrálásának előnyeit.
• A Prometheus beállítása a felhőalapú erőforrások figyeléséhez.
• Konfigurálja az Grafana-et a felhőszolgáltatás metrikáinak megjelenítéséhez.
• Használja ki a felhőalapú natív eszközöket és integrációkat a méretezhetőség figyeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű rendszeradminisztrátoroknak és DevOps mérnököknek szól, akik alapvető megfigyelési készségeket szeretnének fejleszteni az Grafana és Prometheus segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értse a monitorozás célját és fontosságát informatikai környezetekben.
• Telepítse és konfigurálja az Grafana-et és a Prometheus-t az alapvető megfigyelési feladatokhoz.
• Hozzon létre egyszerű irányítópultokat és riasztásokat a rendszer teljesítményének megjelenítéséhez.
• Alkalmazza a bevált módszereket a rendszer rendelkezésre állásának és teljesítményének figyelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű Kubernetes-adminisztrátoroknak és DevOps-mérnököknek szól, akik a Prometheus és a Grafana használatával kívánják javítani a Kubernetes-fürtök megfigyelési készségeit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a Prometheus-at és az Grafana-et a Kubernetes figyeléshez.
• Kövesse nyomon a pod-ok, csomópontok és szolgáltatások kulcsfontosságú mérőszámait.
• Hozzon létre dinamikus irányítópultokat a fürt állapotának és teljesítményének megjelenítéséhez.
• Alkalmazzon riasztási stratégiákat a proaktív problémamegoldás érdekében.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a figyelési megoldások méretezésére Kubernetes környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.