Διαδίκτυος Μεγάλα Δεδομένα Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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.

Οι συμμετέχοντες που ολοκληρώνουν αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή και σε ζωντανή τάξη στην Ελλάδα θα αποκτήσουν μια πρακτική, εφαρμοσμένη κατανόηση των Μεγάλων Δεδομένων και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσω πρακτικών ασκήσεων. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση από τον εκπαιδευτή αποτελούν σημαντικό μέρος του μαθήματος.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στις βασικές έννοιες των Μεγάλων Δεδομένων και προχωρά στις γλώσσες προγραμματισμού και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται για την Ανάλυση Δεδομένων. Τέλος, συζητάμε τα εργαλεία και την υποδομή που επιτρέπουν την αποθήκευση Μεγάλων Δεδομένων, την Κατανεμημένη Επεξεργασία και την Κλιμάκωση.

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 καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή onsite) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους στην αρχιτεκτονική δεδομένων, τη διακυβέρνηση, το υπολογιστικό νέφος και τις τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων για την αποτελεσματική διαχείριση και ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων με σκοπό τη μετεγκατάσταση δεδομένων στους οργανισμούς τους.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τα συστατικά των διαφόρων αρχιτεκτονικών δεδομένων.
• Αποκτούν πλήρη κατανόηση των αρχών διακυβέρνησης δεδομένων και της σημασίας τους σε ρυθμιστικά περιβάλλοντα.
• Υλοποιούν και διαχειρίζονται πλαίσια διακυβέρνησης δεδομένων όπως το Dama και το Togaf.
• Αξιοποιούν πλατφόρμες νέφους για αποδοτική αποθήκευση, επεξεργασία και διαχείριση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Azure Data Lake Storage Gen2 για αποτελεσματικές λύσεις ανάλυσης δεδομένων.

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

• να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα βασικά χαρακτηριστικά του Azure Data Lake Storage Gen2.
• να βελτιστοποιούν την αποθήκευση και πρόσβαση δεδομένων για κόστος και απόδοση.
• να ενσωματώνουν το Azure Data Lake Storage Gen2 με άλλες υπηρεσίες Azure για ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων.
• να αναπτύσσουν λύσεις χρησιμοποιώντας το API του Azure Data Lake Storage Gen2.
• να επιλύουν συνηθισμένα προβλήματα και να βελτιστοποιούν στρατηγικές αποθήκευσης.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν ολοκληρωμένη κατανόηση του IBM DataStage τόσο από διοικητική όσο και από αναπτυξιακή σκοπιά, επιτρέποντάς τους να διαχειρίζονται και να αξιοποιούν αποτελεσματικά αυτό το εργαλείο στους αντίστοιχους χώρους εργασίας τους.

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

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες του DataStage.
• Να μαθαίνουν πώς να εγκαθιστούν, να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τα περιβάλλοντα DataStage.
• Να συνδέονται σε διάφορες πηγές δεδομένων και να εξάγουν δεδομένα αποτελεσματικά από βάσεις δεδομένων, επίπεδα αρχεία και εξωτερικές πηγές.
• Να εφαρμόζουν αποτελεσματικές τεχνικές φόρτωσης δεδομένων.

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.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τον τρόπο σκέψης για την προσέγγιση των τεχνολογιών Μεγάλων Δεδομένων, θα αξιολογήσουν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα υλοποιήσουν αυτές τις τεχνολογίες με σκοπό τον εντοπισμό εγκληματικής δραστηριότητας και την πρόληψη του εγκλήματος. Θα εξεταστούν μελέτες περιπτώσεων από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο για να αποκτηθούν γνώσεις σχετικά με τις προσεγγίσεις υιοθέτησής τους, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματα.

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

• Συνδυάζουν την τεχνολογία Μεγάλων Δεδομένων με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνθέσουν μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας.
• Υλοποιούν βιομηχανικές λύσεις αποθήκευσης και επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων για ανάλυση δεδομένων.
• Προετοιμάζουν μια πρόταση για την υιοθέτηση των πιο κατάλληλων εργαλείων και διαδικασιών για την ενεργοποίηση μιας προσέγγισης βασισμένης στα δεδομένα στην ποινική έρευνα.

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 εκπαίδευση με εισηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε τεχνικό προσωπικό που επιθυμεί να αξιοποιήσει το Talend Open Studio for Big Data για να απλοποιήσει τη διαδικασία ανάγνωσης και επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων.

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

• Να εγκαθιστούν και να διαμορφώνουν το Talend Open Studio for Big Data.
• Να συνδέονται με συστήματα Big Data όπως Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR και Apache.
• Να κατανοούν και να ρυθμίζουν τα εξαρτήματα και τις συνδέσεις Big Data του Open Studio.
• Να παραμετροποιούν παραμέτρους για αυτόματη παραγωγή κώδικα MapReduce.
• Να χρησιμοποιούν τη διεπαφή drag-and-drop του Open Studio για εκτέλεση εργασιών Hadoop.
• Να δημιουργούν πρωτότυπα αγωγών Big Data.
• Να αυτοματοποιούν έργα ενοποίησης μεγάλων δεδομένων.