Corso di formazione Apache Kafka for Python Programmers

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ingegneri dei dati, data scientist e programmatori che desiderano utilizzare Spark Streaming funzionalità nell'elaborazione e nell'analisi dei dati in tempo reale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare Spark Streaming per elaborare flussi di dati in tempo reale da utilizzare in database, file system e dashboard in tempo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano implementare l'elaborazione di flussi Apache Kafka senza scrivere codice.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Confluent KSQL.
• Configurare una pipeline di elaborazione dei flussi usando solo comandi SQL (nessuna codifica Java o Python).
• Esegui il filtraggio dei dati, le trasformazioni, le aggregazioni, i join, il windowing e la sessionizzazione interamente in SQL.
• Progetta e distribuisci query interattive e continue per lo streaming ETL e l'analisi in tempo reale.

Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
• Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
• Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
• Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
• Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
• Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Beam è un modello di programmazione unificata open source per la definizione e l'esecuzione di pipeline di elaborazione dati parallele Il suo potere risiede nella sua capacità di eseguire pipeline sia in batch che in streaming, con l'esecuzione eseguita da uno dei backend di elaborazione distribuiti supportati da Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark e Google Cloud Dataflow Apache Beam è utile per le attività ETL (Estrai, Trasforma e Carica) come lo spostamento di dati tra diversi supporti di memorizzazione e origini dati, la trasformazione dei dati in un formato più desiderabile e il caricamento dei dati su un nuovo sistema In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come implementare gli SDK Apache Beam in un'applicazione Java o Python che definisce una pipeline di elaborazione dati per la decomposizione di un big data set in blocchi più piccoli per l'elaborazione parallela indipendente Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura Apache Beam Utilizzare un singolo modello di programmazione per eseguire sia l'elaborazione batch che quella stream dall'applicazione Java o Python Esegui pipeline su più ambienti Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Questo corso sarà disponibile in futuro Vi preghiamo di contattarci per organizzare .

Apache Apex è una piattaforma nativa YARN che unisce l'elaborazione di stream e batch. Elabora grandi quantità di dati in movimento in modo scalabile, performante, tollerante ai guasti, con stato, sicuro, distribuito e facilmente utilizzabile.

Questa formazione dal vivo con istruttore introduce l'architettura di elaborazione unificata di Apache Apex e guida i partecipanti alla creazione di un'applicazione distribuita utilizzando Apex su Hadoop .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti della pipeline di elaborazione dei dati come connettori per sorgenti e pozzi, trasformazioni di dati comuni, ecc.
• Costruisci, ridimensiona e ottimizza un'applicazione Apex
• Elaborazione di flussi di dati in tempo reale in modo affidabile e con una latenza minima
• Utilizzare Apex Core e la libreria Apex Malhar per consentire un rapido sviluppo delle applicazioni
• Utilizzare l'API Apex per scrivere e riutilizzare il codice Java esistente
• Integra Apex in altre applicazioni come motore di elaborazione
• Ottimizza, testa e ridimensiona le applicazioni Apex

Formato del corso

• Conferenza e discussione interattiva.
• Molti esercizi e pratiche.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Apache Storm è un motore di calcolo distribuito in tempo reale utilizzato per consentire l'intelligenza aziendale in tempo reale. Lo fa consentendo alle applicazioni di elaborare in modo affidabile i flussi di dati illimitati (ad es. Il processo di trasformazione).

"Storm è per il trattamento in tempo reale che Hadoop è per il trattamento di batch!"

In questo allenamento diretto da istruttori, i partecipanti impareranno come installare e configurare Apache Storm, poi sviluppare e implementare un'applicazione Apache Storm per il trattamento dei big data in tempo reale.

Alcuni dei temi inclusi in questa formazione includono:

• Apache Storm nel contesto di Hadoop
• Lavorare con dati illimitati
• Il calcolo continuo
• Analisi in tempo reale
• RPC e elaborazione ETL

Richiedi questo corso ora!

Il pubblico

• Software e sviluppatori ETL
• Professionisti di Mainframe
• scienziati dati
• Big Data analisti
• Hadoop I professionisti

Il formato del corso

• lezioni a parte, discussioni a parte, esercizi e pratiche pesanti

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto), i partecipanti impareranno come distribuire e gestire Apache NiFi in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Apachi NiFi.
• Acquisisci, trasforma e gestisci i dati da fonti di dati diverse e distribuite, inclusi database e big data lake.
• Automatizza i flussi di dati.
• Abilitare l'analisi di flusso.
• Applicare vari approcci per l'inserimento dei dati.
• Trasforma Big Data e trasforma in approfondimenti aziendali.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti della programmazione basata sul flusso mentre sviluppano una serie di estensioni, componenti e processori dimostrativi utilizzando Apache NiFi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e i concetti di flusso di dati di NiFi.
• Sviluppa estensioni utilizzando NiFi e API di terze parti.
• Custom sviluppa il proprio processore Apache Nifi.
• Acquisisci ed elabora dati in tempo reale da formati di file e origini dati diversi e non comuni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) introduce i principi e gli approcci alla base dell'elaborazione di flussi distribuiti e dati batch e guida i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione di streaming di dati in tempo reale in Apache Flink.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Configurare un ambiente per lo sviluppo di applicazioni di analisi dei dati. Comprendere il funzionamento della libreria di elaborazione grafica di Apache Flink (Gelly). Creazione di pacchetti, esecuzione e monitoraggio di applicazioni di streaming dati basate su Flink e a tolleranza di errore. Gestisci carichi di lavoro diversificati. Esegui analisi avanzate. Configura un cluster Flink multi-nodo. Misura e ottimizza le prestazioni. Integra Flink con diversi sistemi Big Data. Confronta le funzionalità di Flink con quelle di altri framework di elaborazione dei big data.

Pandas è un pacchetto Python che fornisce strutture di dati per l'utilizzo di dati strutturati (tabulari, multidimensionali, potenzialmente eterogenei) e di serie temporali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare Pandas per eseguire analisi predittive con l'apprendimento automatico.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Eseguire il wrangling dei dati in Python.
• Eseguire operazioni ETL per l'apprendimento automatico.
• Crea visualizzazioni di dati con Pandas

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per costruire e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi dei dati più rapida.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendi le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementare l'intera Pandas API e le funzioni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Dask con l'ecosistema Python per costruire, scalare e analizzare set di dati di grandi dimensioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente per iniziare a creare l'elaborazione di Big Data con Dask e Python.
• Esplora le funzionalità, le librerie, gli strumenti e le API disponibili in Dask.
• Scopri come Dask accelera l'elaborazione parallela in Python.
• Scopri come scalare l'ecosistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Ottimizza l'ambiente Dask per mantenere prestazioni elevate nella gestione di set di dati di grandi dimensioni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI con Python per creare, testare e distribuire API RESTful in modo più semplice e veloce.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Crea API in modo più rapido e semplice utilizzando la libreria FastAPI.
• Scopri come creare modelli di dati e schemi basati su Pydantic e OpenAPI.
• Connetti le API a un database usando SQLAlchemy.
• Implementa la sicurezza e l'autenticazione nelle API utilizzando gli strumenti FastAPI.
• Crea immagini di container e distribuisci API Web in un server cloud.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare lo stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per creare applicazioni Web dinamiche, ad alte prestazioni e scalabili.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Configurare l'ambiente di sviluppo necessario che integri FastAPI, React e MongoDB. Comprendere i concetti chiave, le funzionalità e i vantaggi dello stack FARM. Scopri come creare API REST con FastAPI. Impara a progettare applicazioni interattive con React. Sviluppare, testare e distribuire applicazioni (front-end e back-end) utilizzando lo stack FARM.