Corso di formazione Talend Big Data Integration

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore, in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti dei dati di livello avanzato che desiderano ottimizzare i flussi di lavoro di elaborazione dei dati, garantire l'integrità dei dati e implementare soluzioni robuste per data lakehouse in grado di gestire le complessità delle moderne applicazioni big data.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Acquisire una comprensione approfondita dell'architettura di Iceberg, inclusa la gestione dei metadati e l'organizzazione dei file.
• Configurare Iceberg per un rendimento ottimale in vari ambienti e integrarlo con più motori di elaborazione dei dati.
• Gestire tabelle di Iceberg su larga scala, eseguire complesse modifiche dello schema e gestire l'evoluzione delle partizioni.
• Dominare le tecniche per ottimizzare le prestazioni delle query e l'efficienza della scansione dei dati per grandi set di dati.
• Implementare meccanismi per garantire la coerenza dei dati, gestire le garanzie transazionali e affrontare i fallimenti in ambienti distribuiti.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o sul posto) è rivolto a professionisti dei dati di livello iniziale che desiderano acquisire le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare efficacemente Apache Iceberg per gestire dataset su larga scala, garantire l'integrità dei dati e ottimizzare i flussi di lavoro di elaborazione dei dati.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Acquisire una comprensione approfondita dell'architettura, delle funzionalità e dei vantaggi di Apache Iceberg.
• Conoscere i formati tabellari, la partizionamento, l'evoluzione dello schema e le capacità di time travel.
• Installare e configurare Apache Iceberg in diversi ambienti.
• Creare, gestire e manipolare tabelle Iceberg.
• Comprendere il processo di migrazione dei dati da altri formati tabellari a Iceberg.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
• Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
• Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Apache NiFi è una piattaforma open-source, basata sui flussi, per l'integrazione dei dati e il processo degli eventi. Consente di automatizzare il routing, la trasformazione e la mediazione del sistema in tempo reale tra sistemi diversi, con un'interfaccia web e un controllo granulare.

Questo training guidato dal docente (in loco o remoto) è rivolto a amministratori e ingegneri di livello intermedio che desiderano distribuire, gestire, proteggere e ottimizzare i flussi di dati NiFi in ambienti di produzione.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare, configurare e mantenere cluster Apache NiFi.
• Progettare e gestire flussi di dati da sorgenti e destinazioni varie.
• Implementare logiche di automazione dei flussi, routing e trasformazione.
• Ottimizzare le prestazioni, monitorare le operazioni e risolvere problemi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva con discussione su architetture reali.
• Laboratori pratici: costruire, distribuire e gestire flussi.
• Esercizi basati su scenari in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.

Questo corso offre un'introduzione pratica alla creazione di workflow scalabili per l'elaborazione dei dati e il Machine Learning utilizzando PySpark. I partecipanti apprenderanno come Apache Spark opera all'interno degli ecosistemi moderni di Big Data e come elaborare in modo efficiente grandi dataset sfruttando i principi del calcolo distribuito.

Questo training guidato dal formatore in Italia (online o in presenza) è rivolto agli ingegneri che desiderano configurare e implementare il sistema Apache Spark per l'elaborazione di grandi quantità di dati.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Spark.
• Lettura rapida ed analisi di grandi quantità di dati.
• Capire le differenze tra Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando utilizzare ciascuno dei due.
• Integrare Apache Spark con altri strumenti di apprendimento automatico.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema di livello principiante e intermedio che desiderano distribuire, gestire e ottimizzare i cluster Spark.

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

• Installare e configurare Apache Spark in vari ambienti.
• Gestisci le risorse del cluster e monitora le applicazioni Spark.
• Ottimizzare le prestazioni dei cluster Spark.
• Implementa misure di sicurezza e garantisci un'elevata disponibilità.
• Eseguire il debug e risolvere i problemi comuni di Spark.

L'andamento della curva di apprendimento di Apache Spark si intensifica lentamente all'inizio, richiedendo molto sforzo per ottenere i primi risultati. Questo corso mira a superare la prima parte difficile. Dopo aver completato il corso, i partecipanti comprenderanno le basi di Apache Spark, sapranno distinguere chiaramente RDD da DataFrame, impareranno l'API Python e Scala, capiranno gli esecutori e i task, ecc. Inoltre, seguendo le best practice, questo corso si concentra fortemente sulla distribuzione nel cloud, su Databricks e AWS. Gli studenti comprenderanno anche le differenze tra AWS EMR e AWS Glue, uno dei servizi Spark più recenti di AWS.

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Data Engineer, DevOps, Data Scientist

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno come utilizzare Python e Spark insieme per analizzare i big data mentre lavorano su esercizi pratici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Scopri come utilizzare Spark con Python per analizzare Big Data.
• Lavora su esercizi che imitano casi del mondo reale.
• Utilizzare diversi strumenti e tecniche per l'analisi dei big data utilizzando PySpark.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare e integrare Spark, Hadoop e Python per elaborare, analizzare e trasformare set di dati grandi e complessi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente necessario per iniziare a elaborare i big data con Spark, Hadoop e Python.
• Comprendere le funzionalità, i componenti principali e l'architettura di Spark e Hadoop.
• Scopri come integrare Spark, Hadoop e Python per l'elaborazione dei big data.
• Esplora gli strumenti nell'ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
• Crea sistemi di raccomandazione di filtraggio collaborativi simili a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
• Usa Apache Mahout per ridimensionare gli algoritmi di machine learning.

Stratio è una piattaforma orientata ai dati che integra big data, AI e governance in un'unica soluzione. I moduli Rocket e Intelligence permettono esplorazioni rapide dei dati, trasformazioni ed analisi avanzate negli ambienti aziendali.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano utilizzare i moduli Rocket e Intelligence di Stratio efficacemente con PySpark, concentrandosi su strutture di ciclo, funzioni definite dall'utente e logica avanzata dei dati.

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

• Navigare e lavorare all'interno della piattaforma Stratio utilizzando i moduli Rocket e Intelligence.
• Applicare PySpark nel contesto di ingestione, trasformazione ed analisi dei dati.
• Utilizzare cicli e logica condizionale per controllare i flussi di lavoro dei dati e le attività di feature engineering.
• Creare e gestire funzioni definite dall'utente (UDFs) per operazioni di dati riutilizzabili in PySpark.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o sul posto) è rivolto ai responsabili dei sistemi, ai data scientist e agli analisti aziendali che desiderano configurare Talend Administration Center per distribuire e gestire i ruoli e le attività dell'organizzazione.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Talend Administration Center.
• Capire e implementare i fondamenti della gestione Talend.
• Creare, distribuire ed eseguire progetti o attività aziendali in Talend.
• Monitorare la sicurezza dei set di dati e sviluppare routine aziendali basate sul framework TAC.
• Ottenere una comprensione più ampia delle applicazioni big data.

Questo training guidato dal formatore, live (online o in sede) è rivolto a data analyst con livello di competenza da principianti a intermedi che desiderano approfondire le proprie conoscenze e competenze nella gestione e miglioramento della qualità dei dati utilizzando Talend Data Stewardship.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Acquisire una comprensione completa del ruolo dello stewardship dei dati nella manutenzione della qualità dei dati.
• Utilizzare Talend Data Stewardship per la gestione delle attività relative alla qualità dei dati.
• Creati, assegnare e gestire attività all'interno di Talend Data Stewardship, compresa la personalizzazione del workflow.
• Utilizzare le funzionalità di reporting e monitoraggio dell'outil per tracciare la qualità dei dati e gli sforzi dello stewardship.

In questo corso guidato dal formatore, i partecipanti impareranno a utilizzare Talend Open Studio for ESB per creare, connettere, mediare e gestire servizi e le loro interazioni.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di

• Integrare, migliorare e distribuire tecnologie ESB come pacchetti singoli in vari ambienti di deployment.
• Comprendere e utilizzare i componenti più comuni di Talend Open Studio.
• Integrare qualsiasi applicazione, database, API o servizi Web.
• Integrare in modo fluido sistemi e applicazioni eterogenei.
• Incorporare librerie di codice Java esistenti per estendere i progetti.
• Sfruttare componenti e codice della community per estendere i progetti.
• Integrare rapidamente sistemi, applicazioni e fonti dati in un ambiente Eclipse a trascinamento e rilascio.
• Ridurre il tempo di sviluppo e i costi di manutenzione generando codice ottimizzato e riutilizzabile.