Azure Data Lake Storage Gen2 Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στο Ελλάδα απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να υλοποιήσουν εφαρμογές cloud βασισμένες σε AI χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύσσουν εφαρμογές βασισμένες σε γεγονότα και χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το Azure Functions.
• Διαχειρίζονται λύσεις αποθήκευσης του Azure και εικονικές μηχανές.
• Υλοποιούν και κλιμακώνουν εφαρμογές ιστού χρησιμοποιώντας το Azure App Service και τα containers Docker.
• Ενσωματώνουν AI, μηχανική μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιώντας τα Azure AI Services.
• Αξιοποιούν το GitHub Copilot για να υποβοηθήσουν την ανάπτυξη εφαρμογών cloud βασισμένων σε AI.

Αυτή η εκπαίδευση, που διδάσκεται από εκπαιδευτή (δια ζώσης ή μέσω διαδικτύου) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε προγραμματιστές και τεχνικούς επαγγελματίες επιπέδου αρχαρίων / ενδιάμεσου / προχωρημένου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη Microsoft Azure για την ανάπτυξη, τον έλεγχο και τη δημοσίευση εξυπνών πρακτόρων AI για επιχειρηματικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να κατανοούν την αρχιτεκτονική των έξυπνων πρακτόρων AI στην Azure, να δημιουργούν και να διαμορφώνουν έναν λειτουργικό πράκτορα, να συνδέουν πράκτορες με πηγές επιχειρησιακών γνώσεων, καθώς και να αξιολογούν και να ετοιμάζουν τους πράκτορες για δημοσίευση.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε μηχανικούς DevOps, προγραμματιστές και διαχειριστές έργων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Azure DevOps για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν βελτιστοποιημένες επιχειρηματικές εφαρμογές γρηγορότερα από ό,τι με τις παραδοσιακές προσεγγίσεις ανάπτυξης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν το βασικό λεξιλόγιο και τις αρχές του DevOps.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τα απαραίτητα εργαλεία του Azure DevOps για ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιούν τα εργαλεία και τις υπηρεσίες του Azure DevOps για συνεχή προσαρμογή στην αγορά.
• Δημιουργούν επιχειρηματικές εφαρμογές και αξιολογούν τις τρέχουσες διαδικασίες ανάπτυξης βάσει των λύσεων του Azure DevOps.
• Διαχειρίζονται ομάδες πιο αποτελεσματικά και να επιταχύνουν τον χρόνο ανάπτυξης λογισμικού.
• Υιοθετήσουν πρακτικές ανάπτυξης DevOps εντός του οργανισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Ελλάδα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab και το Apache Spark για επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab και το Spark.
• Να επεξεργάζονται και να αναλύουν αποτελεσματικά μεγάλα σύνολα δεδομένων με το Apache Spark.
• Να οπτικοποιούν μεγάλα δεδομένα σε ένα συνεργατικό περιβάλλον.
• Να ενσωματώνουν το Apache Spark με εργαλεία cloud.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή σε αίθουσα) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές Java μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς λογισμικού και λάτρεις του cloud που επιθυμούν να εκμεταλλευτούν τη δύναμη του Azure OpenAI για να δημιουργήσουν ευφυείς εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοήσουν τις αρχές της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης και τις εφαρμογές της.
• Να ρυθμίσουν και να διαχειριστούν μια υπηρεσία Azure OpenAI.
• Να ενσωματώσουν τα μοντέλα του OpenAI σε εφαρμογές Java.
• Να αναπτύξουν λειτουργίες με τεχνητή νοημοσύνη σε διαδικτυακές εφαρμογές.

Σε αυτήν την εκπαίδευση με καθοδηγούμενο από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται ένα περιβάλλον κοντέινερ παραγωγικής κλίμακας χρησιμοποιώντας το Kubernetes στο AKS. 

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται το Kubernetes στο AKS.
• Να αναπτύσσουν, να διαχειρίζονται και να κλιμακώνουν ένα σύμπλεγμα Kubernetes.
• Να αναπτύσσουν κοντεινεροποιημένες εφαρμογές (Docker) στο Azure.
• Να μεταφέρουν ένα υπάρχον περιβάλλον Kubernetes από on-premise στο cloud AKS.
• Να ενσωματώνουν το Kubernetes με λογισμικό συνεχούς ενοποίησης (CI) τρίτων.
• Να εξασφαλίζουν υψηλή διαθεσιμότητα και ανάκαμψη από καταστροφές στο Kubernetes.

Το Apache NiFi είναι μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα για ενοποίηση δεδομένων και επεξεργασία συμβάντων βασισμένη σε ροές. Επιτρέπει την αυτοματοποιημένη, σε πραγματικό χρόνο δρομολόγηση, μετασχηματισμό και διαμεσολάβηση συστημάτων μεταξύ ετερογενών συστημάτων, με διεπαφή χρήστη μέσω web και λεπτομερή έλεγχο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε διαχειριστές και μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύσσουν, να διαχειρίζονται, να ασφαλίζουν και να βελτιστοποιούν ροές δεδομένων NiFi σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαθιστούν, να παραμετροποιούν και να συντηρούν συστάδες Apache NiFi.
• Να σχεδιάζουν και να διαχειρίζονται ροές δεδομένων από διάφορες πηγές και προορισμούς.
• Να υλοποιούν αυτοματισμό ροών, δρομολόγηση και λογική μετασχηματισμού.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, να παρακολουθούν λειτουργίες και να επιλύουν προβλήματα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη με συζήτηση αρχιτεκτονικής πραγματικού κόσμου.
• Εργαστηριακές ασκήσεις: κατασκευή, ανάπτυξη και διαχείριση ροών.
• Ασκήσεις βασισμένες σε σενάρια σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση παρέχει μια πρακτική εισαγωγή στη δημιουργία κλιμακώσιμων ροών επεξεργασίας δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας το PySpark. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς λειτουργεί το Apache Spark μέσα σε σύγχρονα οικοσυστήματα Μεγάλων Δεδομένων και πώς να επεξεργάζονται αποδοτικά μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας αρχές κατανεμημένου υπολογισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να εγκαταστήσουν και να αναπτύξουν το σύστημα Apache Spark για επεξεργασία πολύ μεγάλου όγκου δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και παραμετροποιήσουν το Apache Spark.
• Επεξεργάζονται και αναλύουν γρήγορα πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Κατανοήσουν τη διαφορά μεταξύ του Apache Spark και του Hadoop MapReduce και πότε να χρησιμοποιούν το καθένα.
• Ενσωματώσουν το Apache Spark με άλλα εργαλεία μηχανικής μάθησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε διαχειριστές συστημάτων αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να συντηρήσουν και να βελτιστοποιήσουν συστάδες Spark.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και να παραμετροποιούν το Apache Spark σε διάφορα περιβάλλοντα.
• Διαχειρίζονται τους πόρους της συστάδας και να παρακολουθούν τις εφαρμογές Spark.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση των συστάδων Spark.
• Εφαρμόζουν μέτρα ασφαλείας και να διασφαλίζουν υψηλή διαθεσιμότητα.
• Εντοπίζουν και να επιλύουν συνήθη προβλήματα του Spark.

Η καμπύλη μάθησης του Apache Spark αυξάνεται αργά στην αρχή· χρειάζεται μεγάλη προσπάθεια για να επιτευχθούν τα πρώτα αποτελέσματα. Αυτό το μάθημα στοχεύει να ξεπεράσει το αρχικό δύσκολο στάδιο. Μετά την παρακολούθηση, οι συμμετέχοντες θα κατανοήσουν τα βασικά του Apache Spark, θα διακρίνουν σαφώς τα RDD από τα DataFrame, θα μάθουν τα API Python και Scala, θα κατανοήσουν τους εκτελεστές (executors) και τις εργασίες (tasks), κ.λπ. Επίσης, ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές, το μάθημα εστιάζει έντονα στην ανάπτυξη στο cloud, στο Databricks και στο AWS. Οι φοιτητές θα κατανοήσουν επίσης τις διαφορές μεταξύ του AWS EMR και του AWS Glue, μιας από τις τελευταίες υπηρεσίες Spark της AWS.

ΑΚΡΟΑΤΗΡΙΟ:

Μηχανικός Δεδομένων, DevOps, Επιστήμονας Δεδομένων

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή, που διεξάγεται σε Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να συνδυάζουν Python και Spark για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, μέσα από πρακτικές ασκήσεις.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Spark με την Python για την ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων.
• Να εργαστούν σε ασκήσεις που προσομοιώνουν πραγματικές περιπτώσεις.
• Να χρησιμοποιήσουν διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων με το PySpark.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν και να ενσωματώσουν τα Spark, Hadoop και Python για να επεξεργαστούν, να αναλύσουν και να μετασχηματίσουν μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσουν την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων με τα Spark, Hadoop και Python.
• Να κατανοήσουν τα χαρακτηριστικά, τα βασικά στοιχεία και την αρχιτεκτονική των Spark και Hadoop.
• Να μάθουν πώς να ενσωματώνουν τα Spark, Hadoop και Python για επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.
• Να εξερευνήσουν τα εργαλεία στο οικοσύστημα του Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka και Flume).
• Να δημιουργήσουν συστήματα σύστασης συνεργατικού φιλτραρίσματος παρόμοια με αυτά των Netflix, YouTube, Amazon, Spotify και Google.
• Να χρησιμοποιήσουν το Apache Mahout για κλιμάκωση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.

Το Stratio είναι μια πλατφόρμα με επίκεντρο τα δεδομένα που ενσωματώνει μεγάλα δεδομένα, ΤΝ και διακυβέρνηση σε μία ενιαία λύση. Οι μονάδες Rocket και Intelligence επιτρέπουν ταχεία εξερεύνηση δεδομένων, μετασχηματισμό και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά τις μονάδες Rocket και Intelligence του Stratio με PySpark, εστιάζοντας στις δομές επανάληψης, τις συναρτήσεις οριζόμενες από τον χρήστη και την προηγμένη λογική δεδομένων.

Μετά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Πλοηγηθούν και να εργαστούν στην πλατφόρμα Stratio χρησιμοποιώντας τις μονάδες Rocket και Intelligence.
• Εφαρμόσουν PySpark στο πλαίσιο της εισαγωγής, του μετασχηματισμού και της ανάλυσης δεδομένων.
• Χρησιμοποιήσουν βρόχους και λογικές συνθήκες για τον έλεγχο ροών εργασίας δεδομένων και εργασιών μηχανικής χαρακτηριστικών.
• Δημιουργήσουν και να διαχειριστούν συναρτήσεις οριζόμενες από τον χρήστη (UDFs) για επαναχρησιμοποιήσιμες λειτουργίες δεδομένων στην PySpark.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.