Greenplum architektúra és adatmodellelés Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű adatszakembereknek szól, akik optimalizálni szeretnék az adatfeldolgozási munkafolyamatokat, biztosítani szeretnék az adatok integritását, és robusztus adattárház-megoldásokat szeretnének implementálni, amelyek kezelni tudják a modern big data alkalmazások összetettségét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélyrehatóan megérteni az Iceberg architektúráját, beleértve a metaadatkezelést és a fájlelrendezést.
• Az Iceberg konfigurálása optimális teljesítmény érdekében különböző környezetekben és integrálása több adatfeldolgozó motorral.
• Nagy léptékű Iceberg táblák kezelése, összetett sémaváltoztatások végrehajtása és partíciófejlődés kezelése.
• Lekérdezési teljesítmény és adatvizsgálati hatékonyság optimalizálásának technikáinak elsajátítása nagy adathalmazok esetén.
• Mechanizmusok implementálása az adatkonzisztencia biztosítására, tranzakciós garanciák kezelésére és hibák kezelésére elosztott környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adatszakembereknek szól, akik szeretnék megszerezni a szükséges ismereteket és készségeket ahhoz, hogy hatékonyan használhassák az Apache Iceberg-et nagyméretű adathalmazok kezelésére, az adatok integritásának biztosítására és az adatfeldolgozási munkafolyamatok optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélyrehatóan megismerni az Apache Iceberg architektúráját, funkcióit és előnyeit.
• Megismerkedni a táblaformátumokkal, particionálással, sémaváltozással és az időutazás képességeivel.
• Telepíteni és konfigurálni az Apache Iceberg-et különböző környezetekben.
• Iceberg táblákat létrehozni, kezelni és manipulálni.
• Megérteni az adatok migrálásának folyamatát más táblaformátumokból az Iceberg-be.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
• Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszíni) olyan adatmérnököknek, adatanalitikusoknak és egyéb adat szakembereknek szól, akik szeretnék használni a Databrickset és a PySparkot skálázható adatfolyamatok építéséhez, valamint meglévő SQL munkafolyamatok áthelyezéséhez.

Ez a képzés gyakorlati bevezetést nyújt a skálázható adatfeldolgozó és gépi tanulási munkafolyamatok felépítéséhez PySpark segítségével. A résztvevők megismerik, hogyan működik az Apache Spark a modern Big Data ökoszisztémákban, és hogyan dolgozzák hatékonyan fel a nagy adathalmazokat a elosztott számítási elvek alapján.

This three-day practical course focuses on building and optimising efficient data-processing workloads using PySpark, Pandas and Polars in Kubernetes-based environments.

Participants will develop a practical understanding of how Spark applications execute on Kubernetes and how application-level configuration decisions influence performance, scalability, resource consumption and cost. The course covers key optimisation areas including executor sizing, memory allocation, dynamic allocation, partitioning strategies, shuffle behaviour, small-file problems and efficient Parquet processing.

The course also addresses common challenges when working with Pandas, including memory limitations and out-of-memory failures, and introduces Polars as a high-performance alternative for selected data-processing workloads. Through hands-on exercises, participants will diagnose performance and memory issues, compare different configuration strategies and apply optimisation techniques to realistic ETL and machine learning scenarios.

The emphasis throughout the course is on practical decision-making: understanding how to identify bottlenecks, select the appropriate tool, configure Spark efficiently and balance performance with infrastructure resource consumption and cost.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék beállítani és üzembe helyezni az Apache Spark rendszert nagyon nagy mennyiségű adat feldolgozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Spark telepítésére és konfigurálására.
• Gyorsan feldolgozni és elemezni nagyon nagy adathalmazokat.
• Megérteni az Apache Spark és a Hadoop MapReduce közötti különbséget, és eldönteni, mikor melyiket használják.
• Integrálni az Apache Sparkot más gépi tanulási eszközökkel.

Ez az oktató által vezette, élő Magyarország képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű rendszergazdáknak szól, akik a Spark klaszterek telepítésével, karbantartásával és optimalizálásával kívánnak foglalkozni.

A képzés végén a résztvevők a következő képességekre tennek szert:

• Az Apache Spark telepítése és konfigurálása különböző környezetekben.
• A klaszter erőforrásainak kezelése és a Spark alkalmazások figyelése.
• A Spark klaszterek teljesítményének optimalizálása.
• Biztonsági intézkedések bevezetése és a magas hozzáférhetőség biztosítása.
• Tipikus Spark problémák hibakeresése és megoldása.

Ebben az oktatóvezetésű, élő képzésben Magyarország a résztvevők megtanulják, hogyan használják együtt a Pythont és a Spart nagyadatok elemzéséhez, miközben gyakorlati feladatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A Spark és a Python együtt használatának elsajátítása nagyadatok elemzéséhez.
• Gyakorlati feladatok kidolgozása, amelyek valós helyzeteket szimulálnak.
• Különböző eszközök és technikák alkalmazása nagyadat-elemzéshez PySpark használatával.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Sparkot, Hadoopot és Pythont nagy és összetett adathalmazok feldolgozására, elemzésére és átalakítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a big data feldolgozásának megkezdéséhez Spark, Hadoop és Python segítségével.
• Megérteni a Spark és Hadoop jellemzőit, alapvető összetevőit és architektúráját.
• Megtanulni, hogyan integrálható a Spark, Hadoop és Python a big data feldolgozásához.
• Felfedezni a Spark ökoszisztéma eszközeit (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume).
• Kollaboratív szűrésű ajánlórendszereket építeni, hasonlóan a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify és Google rendszereihez.
• Az Apache Mahout használata gépi tanulási algoritmusok skálázására.

Ez a tőlgatóltató vezette élő képzés a(z) Magyarország témakörben a Stratio platformmal foglalkozik, összpontosítva a Rocket és az Intelligence modulokra a PySpark alkalmazásával. A résztvevők elsajátítják az adatlekérést, az átalakítást és a haladó elemzést, megszerzve a gyakorlati készségeket a ciklusok, az UDF-k és a vállalati adatfolyamok területén.