Kurzusleírás
Az adatintenzív alapok Platform Engineering
- Bevezetés az adatigényes alkalmazásokba
- Kihívások a nagy adatok platformtervezésében
- Az adatfeldolgozási architektúrák áttekintése
Adatmodellezés és Management
- A skálázhatóságot szolgáló adatmodellezés alapelvei
- Adattárolási lehetőségek és optimalizálás
- Adatéletciklus kezelése elosztott környezetben
Big Data Feldolgozási keretrendszerek
- A big data feldolgozó eszközök áttekintése (Hadoop, Spark, Flink)
- Kötegelt vs. adatfolyam feldolgozás
- Nagy adatfeldolgozási folyamat felállítása
Valós idejű elemzési platformok
- Építészet a valós idejű elemzéshez
- Adatfolyam-feldolgozó motorok (Kafka Streams, Apache Storm)
- Valós idejű irányítópultok és vizualizációk készítése
Data Pipeline Orchestration
- Munkafolyamat-kezelés a Apache Airflow-val és másokkal
- Az adatfolyamok automatizálása a hatékonyság érdekében
- Adatfolyamok figyelése és riasztása
Platformbiztonság és megfelelőség
- Bevált biztonsági gyakorlatok adatplatformokhoz
- Az adatvédelem és a jogszabályoknak való megfelelés biztosítása
- Biztonságos adathozzáférési szabályozások megvalósítása
Teljesítmény hangolás és optimalizálás
- Az adatátviteli sebesség és a késleltetés optimalizálásának technikái
- Méretezési stratégiák adatintenzív platformokhoz
- Teljesítmény-benchmarking és monitoring
Esettanulmányok és bevált gyakorlatok
- Sikeres adatplatform implementációk elemzése
- Az iparág vezetőitől levont tanulságok
- Feltörekvő trendek az adatintenzív platformtervezésben
Capstone projekt
- Platform megoldás tervezése adatintenzív alkalmazáshoz
- Az adatfeldolgozási folyamat prototípusának megvalósítása
- A platform teljesítményének és méretezhetőségének értékelése
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az alapvető adatstruktúrák és algoritmusok ismerete
- Java, Scala vagy Python programozásban szerzett tapasztalat
- Az adatbázisok alapvető fogalmainak ismerete és SQL
Közönség
- Szoftverfejlesztők
- Adatmérnökök
- Műszaki vezetők
Vélemények (3)
I am getting the correct level of understanding I need to assist in my day to day work
Wasfi Adams
Kurzus - Impacted Function Point (IFP)
The trainer was super engaging and made sure we understand through questioning and affirmations. Even though the content was overwhelming, the trainer broke it down well and made content easily accessible for later reference.
Zaid Amerika
Kurzus - Unit of Software Measurement Parameterization (UMSP)
Everything was built up from a basic level while progressing quick enough to prevent anyone getting bored.