Αρχιτεκτονική Greenplum και Μοντελοποίηση Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, που διεξάγεται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας επεξεργασίας δεδομένων, να εξασφαλίσουν την ακεραιότητα των δεδομένων και να υλοποιήσουν εύρωστες λύσεις data lakehouse ικανές να αντιμετωπίσουν την πολυπλοκότητα των σύγχρονων εφαρμογών μεγάλων δεδομένων.

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

• Να αποκτήσουν εις βάθος κατανόηση της αρχιτεκτονικής του Iceberg, συμπεριλαμβανομένης της διαχείρισης μεταδεδομένων και της διάταξης αρχείων.
• Να παραμετροποιήσουν το Iceberg για βέλτιστη απόδοση σε διάφορα περιβάλλοντα και να το ενσωματώσουν με πολλαπλές μηχανές επεξεργασίας δεδομένων.
• Να διαχειριστούν πίνακες Iceberg μεγάλης κλίμακας, να πραγματοποιήσουν πολύπλοκες αλλαγές σχήματος και να χειριστούν την εξέλιξη κατατμήσεων.
• Να κατακτήσουν τεχνικές για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης ερωτημάτων και της αποδοτικότητας σάρωσης δεδομένων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Να εφαρμόσουν μηχανισμούς για την εξασφάλιση συνέπειας δεδομένων, τη διαχείριση εγγυήσεων συναλλακτικότητας και την αντιμετώπιση αποτυχιών σε κατανεμημένα περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν τις γνώσεις και τις δεξιότητες που απαιτούνται για την αποτελεσματική χρήση του Apache Iceberg για τη διαχείριση συνόλων δεδομένων μεγάλης κλίμακας, τη διασφάλιση της ακεραιότητας των δεδομένων και τη βελτιστοποίηση των ροών εργασίας επεξεργασίας δεδομένων.

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

• Αποκτήσουν εμπεριστατωμένη κατανόηση της αρχιτεκτονικής, των χαρακτηριστικών και των πλεονεκτημάτων του Apache Iceberg.
• Μάθουν για τις μορφές πινάκων, τον διαμερισμό, την εξέλιξη σχημάτων και τις δυνατότητες χρονικής περιήγησης.
• Εγκαταστήσουν και παραμετροποιήσουν το Apache Iceberg σε διαφορετικά περιβάλλοντα.
• Δημιουργήσουν, διαχειριστούν και τροποποιήσουν πίνακες Iceberg.
• Κατανοήσουν τη διαδικασία μετεγκατάστασης δεδομένων από άλλες μορφές πινάκων στο Iceberg.

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.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο με καθοδηγούμενη διδασκαλία (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Databricks και το PySpark για τη δημιουργία κλιμακώσιμων ροών εργασίας επεξεργασίας δεδομένων και τη μετοίκηση existing SQL workflows.

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.

Αυτό το πρακτικό τριήμερο σεμινάριο εστιάζει στη δημιουργία και τη βελτιστοποίηση αποτελεσματικών φορτίων εργασίας επεξεργασίας δεδομένων χρησιμοποιώντας PySpark, Pandas και Polars σε περιβάσεις βασισμένες σε Kubernetes.

Οι συμμετέχοντες θα αναπτύξουν μια πρακτική κατανόηση του πώς εκτελούνται οι εφαρμογές Spark στο Kubernetes και πώς οι αποφάσεις διαμόρφωσης στο επίπεδο της εφαρμογής επηρεάζουν την απόδοση, την κλιμάκωση, τη κατανάλωση πόρων και το κόστος. Το σεμινάριο καλύπτει βασικούς τομείς βελτιστοποίησης, συμπεριλαμβανομένων του μεγέθους των executors, της할ογής μνήμης, της δυναμικής할ογής, των στρατηγικών διαμερισματοποίησης, της συμπεριφοράς shuffle, των ζητημάτων μικρών αρχείων και της αποτελεσματικής επεξεργασίας Parquet.

Το σεμινάριο αντιμετωπίζει επίσης κοινές προκλήσεις κατά την εργασία με το Pandas, συμπεριλαμβανομένων των ορίων μνήμης και των αποτυχιών out-of-memory, και εισάγει το Polars ως εναλλακτική λύση υψηλής απόδοσης για ορισμένα φορτία εργασίας επεξεργασίας δεδομένων. Μέσω πρακτικών ασκήσεων, οι συμμετέχοντες θα διαγνώσουν ζητήματα απόδοσης και μνήμης, θα συγκρίνουν διαφορετικές στρατηγικές διαμόρφωσης και θα εφαρμόσουν τεχνικές βελτιστοποίησης σε ρεαλιστικά σενάρια ETL και machine learning.

Η έμφαση σε tudo το σεμινάριο δίνεται στη πρακτική λήψη αποφάσεων: η κατανόηση του πώς εντοπίζονται οι εστίες συμφόρησης, επιλέγεται το κατάλληλο εργαλείο, διαμορφώνεται αποτελεσματικά το Spark και εξισορροπείται η απόδοση με τη κατανάλωση πόρων υποδομής και το κόστος.

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 ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε συστήματα διαχείρισης αρχαρχικών έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, συντηρούν και βελτιστοποιούν συσσωματώσεις Spark.

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

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Apache Spark σε διάφορα περιβάλλοντα.
• Διαχειριστούν πόρους συσσωματώσεων και παρακολουθήσουν εφαρμογές Spark.
• Βελτιστοποιήσουν τις επιδόσεις των συσσωματώσεων Spark.
• Εφαρμόσουν μέτρα ασφαλείας και να εξασφαλίσουν υψηλή διαθεσιμότητα.
• Συνεξομυτήσουν και να λύσουν συνηθισμένα προβλήματα στο Spark.

Σε αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα, το οποίο παρέχεται από εκπαιδευτή στην τοποθεσία Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python και το Spark από κοινού για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων, εργαζόμενοι σε πρακτικές ασκήσεις.

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

• Να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Spark μαζί με το Python για την ανάλυση Big Data.
• Να εργαστούν σε ασκήσεις που μιμούνται περιπτώσεις από τον πραγματικό κόσμο.
• Να χρησιμοποιούν διάφορα εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων χρησιμοποιώντας 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.