Πρακτική Εισαγωγή στην Επιστήμη των Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή on-site) στην Ελλάδα, απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες DevOps και SRE που επιθυμούν να βελτιώσουν τεχνικές γρήγορης ειδοποίησης και αυτοματοποίησης με το Grafana και Prometheus.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργία και διαχείριση προχωρημένων κανόνων ειδοποίησης στο Prometheus.
• Ενσωμάτωση του Alertmanager του Prometheus με εξωτερικά εργαλεία χρησιμοποιώντας webhooks.
• Αυτοματοποίηση απαντήσεων σε ειδοποιήσεις για ταχύτερη επίλυση προβλημάτων.
• Χρήση του Grafana για τη βελτιστοποίηση της εικονικής απεικόνισης και διαχείρισης των ειδοποιήσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου DevOps και SRE που επιθυμούν να δημιουργήσουν εντυπωσιακούς πίνακες εργαλείων και να βελτιστοποιήσουν τις πρακτικές παρακολούθησης χρησιμοποιώντας τα Grafana και Prometheus.

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

• Κατανοήστε τις βέλτιστες πρακτικές για το σχεδιασμό αποτελεσματικών πινάκων εργαλείων.
• Δημιουργήστε και διαμορφώστε σύνθετα Grafana στοιχεία πίνακα εργαλείων.
• Αξιοποιήστε το πρότυπο Grafana για δυναμικούς και επαναχρησιμοποιήσιμους πίνακες εργαλείων.
• Εφαρμογή μηχανισμών προειδοποίησης για τη βελτίωση της επιχειρησιακής ευαισθητοποίησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς DevOps που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τις εφαρμογές τους για εξαγωγή και παρακολούθηση προσαρμοσμένων μετρήσεων αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας Prometheus και Grafana.

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

• Κατανοήστε τη σημασία των προσαρμοσμένων μετρήσεων για την παρακολούθηση εφαρμογών.
• Εφαρμογές οργάνων για εξαγωγή προσαρμοσμένων μετρήσεων για Prometheus.
• Δημιουργήστε και διαμορφώστε πίνακες εργαλείων στο Grafana για να οπτικοποιήσετε προσαρμοσμένες μετρήσεις.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ενσωμάτωση της παρακολούθησης στον κύκλο ζωής της ανάπτυξης.

To αποδοχτή-οδηγούμενο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα σε Ελλάδα (στο χώρο ή απομακρυσμένα) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Grafana για παρακολούθηση και ανάλυση δεδομένων.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον εξέλιξης για να ξεκινήσουν με τη δημιουργία αναπαραστάσεων στο Grafana.
• Ρυθμίσουν το Grafana για υψηλή διαθεσιμότητα.
• Προσαρμόσουν πάνελ και κέντρα ελέγχου με δεδομένα.
• Ρυθμίσουν αναστρέφων προσαρμοστή για ταχεία χρησιμοποίηση.

Η εκπαίδευση αυτή υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού, η οποία πραγματοποιείται σε Ελλάδα (online ή σε χώρο), απευθύνεται σε διάφορους ειδικούς της πληροφορικής μέσα-νível, οι οποίοι επιθυμούν να μάθουν και να χρησιμοποιούν τα προηγμένα χαρακτηριστικά και συστατικά των Grafana για την οπτική παρουσίαση και ανάλυση δεδομένων.

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

• Καταλάβουν έξυπνα τα προηγμένα χαρακτηριστικά και τα συστατικά των Grafana.
• Χρησιμοποιήσουν προτύπα μεταβλητών και δυναμικές πίνακες για ενισχυμένη οπτική παρουσίαση δεδομένων.
• Χρησιμοποιήσουν τη Γλώσσα Ερωτήματος Grafana για περίπλοκα ερωτήματα.
• Μάθουν καλές πρακτικές για την κλίμακα των Grafana, τη βελτιστοποίηση των επιδόσεών τους και την ασφάλεια σε υψηλή διαθεσιμότητα.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από διδάσκοντα σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι απευθείας σε IT εργαζόμενους με κατωφλί από αρχάριος έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν τη γνώση και τις πρακτικές δεξιότητες που χρειάζονται για να εξαίρονα στη διοίκηση των Grafana και GLPI.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν και προσαρμόσουν διαδρομολόγια στο Grafana με διάφορες οπτικοποίησεις.
• Εφαρμόσουν προειδοποιήσεις και ειδοποιήσεις για την παρακολούθηση.
• Διοικούν λογαριασμούς χρηστών, ομάδες και δικαιώματα πρόσβασης.
• Διαχειρίζονται αποτελεσματικά τους IT πόρους, συμπεριλαμβανομένων της κατάληψης λογισμικών και οπτικοποιημένων δεδομένων.
• Εφαρμόζουν ένα σύστημα helpdesk για τη υποστήριξη των χρηστών και τη διαχείριση εκδοσεών.

Αυτή η εκπαίδευση, διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές web και DevOps μηχανικούς, οι οποίοι επιθυμούν να οπτικοποιούν και παρακολουθούν δεδομένα με το Grafana και Graphite.

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

• Συγκεντρώνουν και οπτικοποιούν μετρήσεις για τα συστήματα και τις εφαρμογές.
• Δημιουργούν έναν StatsD client για τη συλλογή μετρήσεων από τις εφαρμογές.
• Εδραιώνουν πληροφοριακά και δυναμικά tableaux με το Grafana.
• Συγκεντρώνουν επίγνωση από την απόδοση πίσω στην οπτική.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες πληροφορικής και DevOps επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά των Grafana και Prometheus.

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

• Κατανοήστε τον σκοπό και τα βασικά χαρακτηριστικά των Grafana και Prometheus.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τα Grafana και Prometheus σε περιβάλλον Linux.
• Ρυθμίστε βασικές πηγές δεδομένων και πίνακες εργαλείων στο Grafana.
• Παρακολουθήστε τις μετρήσεις του συστήματος και οπτικοποιήστε δεδομένα χρησιμοποιώντας το Prometheus.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου cloud και DevOps που επιθυμούν να βελτιώσουν την παρατηρησιμότητα του cloud με τα Grafana και Prometheus.

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

• Κατανοήστε τα οφέλη της ενσωμάτωσης των Grafana και Prometheus με πλατφόρμες cloud.
• Ρυθμίστε το Prometheus για παρακολούθηση πόρων που βασίζονται σε σύννεφο.
• Διαμόρφωση Grafana για οπτικοποίηση μετρήσεων υπηρεσιών cloud.
• Αξιοποιήστε τα εγγενή εργαλεία και τις ενσωματώσεις του cloud για την παρακολούθηση της επεκτασιμότητας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

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

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους διαχειριστές συστημάτων και DevOps μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν βασικές δεξιότητες παρακολούθησης χρησιμοποιώντας τα Grafana και Prometheus.

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

• Κατανοήστε το σκοπό και τη σημασία της παρακολούθησης σε περιβάλλοντα πληροφορικής.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε τα Grafana και Prometheus για βασικές εργασίες παρακολούθησης.
• Δημιουργήστε απλούς πίνακες εργαλείων και ειδοποιήσεις για να οπτικοποιήσετε την απόδοση του συστήματος.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την παρακολούθηση της διαθεσιμότητας και της απόδοσης του συστήματος.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προχωρημένους διαχειριστές Kubernetes και μηχανικούς DevOps που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους παρακολούθησης για τα συμπλέγματα Kubernetes χρησιμοποιώντας Prometheus και Grafana.

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

• Ρυθμίστε τα Prometheus και Grafana για παρακολούθηση Kubernetes.
• Παρακολουθήστε βασικές μετρήσεις για ομάδες, κόμβους και υπηρεσίες.
• Δημιουργήστε δυναμικούς πίνακες εργαλείων για να απεικονίσετε την υγεία και την απόδοση του συμπλέγματος.
• Εφαρμόστε στρατηγικές προειδοποίησης για προληπτική επίλυση προβλημάτων.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την κλιμάκωση λύσεων παρακολούθησης σε Kubernetes περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

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

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαγωγό, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για τη δημιουργία GPU-επιταχυνμένων αναλυτικών και πλυθμού δεδομένων, workflows, και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας μηχανικές μέθοδους μάθησης, όπως το XGBoost, cuML κλπ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοdel από δεδομένα με NVIDIA RAPIDS.
• Να κατανοήσουν τις πληροφορίες, συστατικά και πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Να χρησιμοποιήσουν GPUs για να επιταχύνουν από κάθε πλευρά τους πίπτοντες αναλυτικούς και δεδομένων.
• Να υλοποιήσουν GPU-επιταχυνμένη προετοίμαση δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Να μάθουν πώς να εκτελούν μηχανικές εργασίες μάθησης με XGBoost και cuML αλγόριθμους.
• Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελούν γράφημα ανάλυση με cuXfilter και cuGraph.