Data Warehouse oktatás Pécs

A data warehouse-k az a gyakorlat, amely központosított adatközegeket tervez, épít és működtet, amelyek támogatják az elemzést, jelentéseket és döntéshozást.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés a középszerű szintű adatszakembereket célozza, akik kíváncsiak az adatok dimenzionális modellzésére, robust ETL folyamatok építésére és elemzői munkafolyamatok optimalizálására.

Az edzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• A data warehouse alapvető koncepciókat és architektúrákat magyarázni.
• Dimenzionális modelleket tervezni és választani a csillag- és hópehelysémák között.
• Biztonságosan ETL és ELT folyamatokat építeni és koordinálni.
• ELegyenlő OLTP és OLAP munkafolyamatakat megkülönböztetni és elemzésre optimalizálni.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Hands-on implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabott képzését kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megszervezéshez.

Greenplum egy nyílt forráskódú, masszív párhuzamos feldolgozású (MPP) adattár, amelyet analitikai és nagy méretű adatok kezelésére terveztek.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célja, hogy középfokú és előkelő technikai felhasználók megismerjék a Greenplum belső architektúráját, optimalizált adatmodelleket építsenek és magas teljesítményt érjenek el elosztott környezetekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Greenplum osztatlan architektúráját és párhuzamosítási modelljét.
• Elosztott táblastruktúrákat és lekérdezések optimalizálására szánt partíciókat tervezni.
• Indexelési stratégiákat, tárolási formátumokat és fizikai tervezési technikákat használni.
• EXPLAIN tervrajzokat értelmezni és a legjobb gyakorlatokat alkalmazni a lekérdezések optimalizálására.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Eleven labor környezetben történő gyakorlati implementáció.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabott verziójának kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a szervezés érdekében.

Greenplum egy nyílt forráskódú tömeges párhuzamos adattár, amely PostgreSQL alapján készült, és amely előrehaladott analitikai feladatokhoz és nagy méretű adattárházak kezeléséhez szánva.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) az intermediális szintű adminisztrátoroknak szánva, akik hatékonyan szeretnének telepíteni, konfigurálni és kezelni a Greenplum környezeteket, beleértve a rendszerfrissítések és könyvtárak kezelését.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni egy termékiesítési kész Greenplum csomópontot.
• Biztonságosan kezelni a rendszerfrissítéseket és patch-eket alkalmazni.
• Kezelni a Greenplum könyvtárakat az analitika és kiterjesztések számára.
• Hibáikat diagnosztizálni és a Greenplum rendszereket monitorozni.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Greenplum kezelése kontrollált laboratóriumi környezetben.
• Csomópont beállítása, frissítési folyamatokra és rendszerkiterjesztésekre fókuszált vezérelt gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy, az Ön környezetéhez vagy adattárhoz igazított képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megegyezés kidolgozása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű adatszakértőket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni az adatfeldolgozási munkafolyamatokat, biztosítani szeretnék az adatok integritását, és olyan robusztus Data Lakehouse-megoldásokat valósítanak meg, amelyek képesek kezelni a modern nagyvállalatok összetettségeit. adatalkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélyreható ismereteket szerezhet az Iceberg architektúrájáról, beleértve a metaadatkezelést és a fájlelrendezést.
• Konfigurálja az Iceberget az optimális teljesítmény érdekében különböző környezetekben, és integrálja több adatfeldolgozó motorral.
• Nagyméretű Iceberg táblák kezelése, összetett sémamódosítások végrehajtása és partíciófejlődés kezelése.
• Mester technikák a lekérdezési teljesítmény és az adatolvasás hatékonyságának optimalizálására nagy adatkészletek esetén.
• Mechanizmusok megvalósítása az adatok konzisztenciájának biztosítására, a tranzakciós garanciák kezelésére és az elosztott környezetekben előforduló hibák kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű adatszakértőknek szól, akik szeretnék megszerezni az Apache Iceberg hatékony felhasználásához szükséges ismereteket és készségeket a nagyméretű adatkészletek kezelésére, az adatok integritásának biztosítására, valamint az adatfeldolgozási munkafolyamatok optimalizálása.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alaposan ismerje meg az Apache Iceberg architektúráját, szolgáltatásait és előnyeit.
• Ismerje meg a táblázatformátumokat, a particionálást, a séma evolúcióját és az időutazási lehetőségeket.
• Telepítse és konfigurálja az Apache Iceberget különböző környezetekben.
• Iceberg táblák létrehozása, kezelése és manipulálása.
• Ismerje meg az adatok más táblázatformátumokból az Icebergbe történő migrálásának folyamatát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni tudásukat az adatarchitektúra, az irányítás, a felhőalapú számítástechnika és a big data technológiák terén a nagy adatkészletek hatékony kezelése és elemzése érdekében. szervezetükön belüli adatmigrációhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a különböző adatarchitektúrák alapfogalmait és összetevőit.
• Szerezzen átfogó ismereteket az adatkezelési elvekről és azok fontosságáról a szabályozási környezetben.
• Olyan adatkezelési keretrendszerek megvalósítása és kezelése, mint a Dama és a Togaf.
• Használja ki a felhőplatformokat a hatékony adattárolás, -feldolgozás és -kezelés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a Azure Data Lake Storage Gen2-t hatékony adatelemzési megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Azure Data Lake Storage Gen2 architektúráját és főbb jellemzőit.
• Optimalizálja az adattárolást és a hozzáférést a költségek és a teljesítmény érdekében.
• Integrálja a Azure Data Lake Storage Gen2-t más Azure szolgáltatásokkal elemzési és adatfeldolgozási célokra.
• Megoldások fejlesztése a Azure Data Lake Storage Gen2 API használatával.
• A gyakori problémák elhárítása és a tárolási stratégiák optimalizálása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű informatikai szakembereknek szól, akik szeretnének átfogó ismereteket szerezni az IBM DataStage-ről mind adminisztratív, mind fejlesztési szempontból, lehetővé téve számukra ennek kezelését és felhasználását. hatékony eszközt a saját munkahelyükön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a DataStage alapfogalmait.
• Ismerje meg a DataStage környezetek hatékony telepítését, konfigurálását és kezelését.
• Csatlakozzon különféle adatforrásokhoz, és hatékonyan nyerje ki az adatokat adatbázisokból, egyszerű fájlokból és külső forrásokból.
• Hatékony adatbetöltési technikák alkalmazása.

Ez a tanácsadó által vezetett, élő oktatás (Pécs-ban, online vagy helyszíni) középső szintű nagy adatokkal foglalkozó szakemberek számára készült, akik szeretnék a Apache Kylin-t használni valós idejű adattárak építésére és nagymértékű adatkészleteken végzett multidimensionális elemzésre.

Ennek az oktatásnak a befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• A Apache Kylin valós idejű adatforrásokkal történő beállítása és konfigurálása.
• OLAP kockák tervezése és építése batch és folyamatos adatokra.
• Komplex lekérdezések végzése alapértelmezett másodpercbeli latenciával a Kylin SQL felületén keresztül.
• Kylin integrálása BI eszközökkel interaktív adatvizualizációhoz.
• Telepítés teljesítményének optimalizálása és erőforrások hatékony kezelése a Kylin-ben.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Pécs (online vagy helyszínen) az intermediális szintű adatbázis-kezelők, fejlesztők és analitikusok számára van szánt, akik kíváncsiak arra, hogy mesterségesen beváltassák az SQL funkciókat a komplex adatműveletek és adatbázis-kezelés terén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Uniók, allekérdezések és komplex csatolások használatával előrehaladott lekérdezési technikákat végrehajtani.
• Adatok, táblák, nézetek és indexek pontos hozzáadására, módosítására és törlésére.
• Tranzakciók biztosítják az adatintegritást, és módosítják az adatbázis szerkezeteket.
• Hatékonyan létrehozhatnak és kezelhetnek adatbázisokat robusztus adat tárolásra és visszaállításra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatbázis-szakértőknek szól, akik szeretnék fejleszteni Oracle SQL fejlesztési és adminisztrációs készségeiket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Összetett SQL lekérdezések létrehozása és optimalizálása.
• Az adatbázisok hatékony kezelése a Oracle SQL eszközökkel.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat az adatbázisok fejlesztésében és karbantartásában.
• Felhasználói hozzáférés és adatbázis-biztonság adminisztrálása Oracle környezetben.

A Amazon Redshift egy petabájtos méretű felhő alapú adattárház szolgáltatás az AWS-ben.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Amazon Redshift alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás Amazon Redshift
• Az adatok betöltése, konfigurálása, telepítése, lekérdezése és megjelenítése a Amazon Redshift segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• IT szakemberek

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

A kurzus a Data Scientist készségkészlet része (Domain: Data and Technology).

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Pécs-ban a résztvevők megtanulják, hogyan kell Data Vault-et építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Data Vault 2.0 mögött meghúzódó architektúra és tervezési koncepciókat, valamint annak interakcióját a Big Data, NoSQL és AI között.
• Használjon adattároló technikákat, hogy lehetővé tegye az adattárházban lévő előzményadatok auditálását, nyomon követését és ellenőrzését.
• Konzisztens és megismételhető ETL (Extract, Transform, Load) folyamat kialakítása.
• Építsen és telepítsen nagymértékben méretezhető és megismételhető raktárakat.

Apache Druid egy nyílt forrású, oszlop-orientált, elosztott adattároló, Java írva. Úgy tervezték, hogy hatalmas mennyiségű eseményadatot gyorsan elnyeljen, és az alacsony késleltetésű OLAP-lekérdezéseket végre tudja hajtani ezekre az adatokra. A Druidot általában üzleti intelligencia alkalmazásokban használják nagy mennyiségű valós idejű és történelmi adat elemzésére. Kiválóan alkalmas gyors, interaktív, analitikus műszerfalak táplálására a végfelhasználók számára. A Druidot olyan cégek használják, mint az Alibaba, az Airbnb, a Cisco , az eBay, a Netflix, a Paypal és a Yahoo.

Ebben az oktató által irányított, élő kurzusban felfedezzük az adattárház-megoldások néhány korlátozását, és megvitatjuk, hogy a Druid hogyan egészítheti ki ezeket a technológiákat, hogy rugalmas és méretezhető adatfolyam-elemzési köteget képezzen. Számos példán keresztül járunk, és lehetőséget biztosítunk a résztvevőknek a Druid-alapú megoldások laboratóriumi környezetben történő megvalósítására és tesztelésére.

A tantárgy formátuma

• Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmi tesztek a megértés felmérésére

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak szól, akik szeretnének beállítani Greenplum Database az üzleti intelligencia és az adattárház megoldásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felvételi folyamatok kezelése a Greenplummal.
• ETL műveletek végrehajtása az adatok feldolgozásához.
• Meglévő lekérdezésfeldolgozási infrastruktúra kihasználása.