IBM Datastage For Administrators and Developers Träningskurs

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man bygger en Data Vault.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och designkoncepten bakom Data Vault 2.0, och dess interaktion med Big Data, NoSQL och AI.
• Använd datavalvtekniker för att möjliggöra granskning, spårning och inspektion av historiska data i ett datalager.
• Utveckla en konsekvent och repeterbar ETL-process (extrahera, transformera, ladda).
• Bygg och distribuera mycket skalbara och repeterbara lager.

Kursen är en del av Data Scientist-kompetensuppsättningen (Domain: Data and Technology).

Apache Druid är en open source, kolumnorienterad, distribuerad datalager skriven i Java . Den var utformad för att snabbt ta in enorma mängder händelsesdata och utföra OLAP-frågor med låg latens på den informationen. Druid används ofta i affärsintelligensapplikationer för att analysera stora volymer realtids- och historiska data. Det är också väl lämpat för snabba, interaktiva, analytiska instrumentpaneler för slutanvändare. Druid används av företag som Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal och Yahoo.

I den här instruktörsledda, livekursen utforskar vi några av begränsningarna i datalagerlösningar och diskuterar hur Druid kan komplettera dessa tekniker för att bilda en flexibel och skalbar strömningsanalysstack. Vi går igenom många exempel och erbjuder deltagarna chansen att implementera och testa Druid-baserade lösningar i en labbmiljö.

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, tung praktisk övning, tillfälliga tester för att mäta förståelse

Apache Kylin är en extrem, distribuerad analysmotor för stora data.

I denna instruktörledda live-träning lär deltagarna hur man använder Apache Kylin för att installera en realtidsdatabas.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd realtids streamingdata med Kylin
• Använd Apache Kylin's kraftfulla funktioner,rik SQL gränssnitt, spark cubing och subsecond query latency

anteckningar

• Vi använder den senaste versionen av Kylin (baserat på detta skrivande, Apache Kylin v2.0)

Publiken

• Stora dataingenjörer
• [ 0 ] Analysen

Format av kursen

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praxis

Mem SQL är ett i minne, distribuerat, SQL databashanteringssystem för moln och lokalt. Det är ett datalager i realtid som omedelbart ger insikter från levande och historiska data.

I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig det väsentliga i Mem SQL för utveckling och administration.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de viktigaste begreppen och egenskaperna hos Mem SQL
• Installera, designa, underhålla och använda Mem SQL
• Optimera scheman i Mem SQL
• Förbättra frågor i Mem SQL
• Benchmark-prestanda i Mem SQL
• Bygg datatillämpningar i realtid med Mem SQL

Publik

• utvecklare
• Administratörer
• Driftingenjörer

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Amazon Redshift är en petabytescale cloudbaserad datalagringstjänst i AWS I denna instruktionsledda, levande träning kommer deltagarna att lära sig grunden för Amazon Redshift Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera och konfigurera Amazon Redshift Ladda, konfigurera, distribuera, fråga och visualisera data med Amazon Redshift Publik utvecklare IT-proffs Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna .

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill skapa en Greenplum-databas med flera noder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Pivotal Greenplum.
• Modellera data i enlighet med aktuella behov och framtida expansionsplaner.
• Utför olika tekniker för att distribuera data över flera noder.
• Förbättra databasprestanda genom justering.
• Övervaka och felsöka en Greenplum-databas.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till administratörer som vill konfigurera Greenplum Database för affärsintelligens och datalagringslösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ta itu med bearbetningsbehov med Greenplum.
• Utför ETL-operationer för databehandling.
• Dra nytta av befintliga frågebehandlingsinfrastrukturer.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datatekniker på mellannivå som vill lära sig att använda Azure Data Lake Storage Gen2 för effektiva dataanalyslösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och viktiga funktioner i Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimera datalagring och åtkomst för kostnad och prestanda.
• Integrera Azure Data Lake Storage Gen2 med andra Azure tjänster för analys och databearbetning.
• Utveckla lösningar med hjälp av API:et Azure Data Lake Storage Gen2.
• Felsök vanliga problem och optimera lagringsstrategier.

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förändrar hur affärer bedrivs i många branscher, inklusive myndigheter. Gostatlig datagenerering och digital arkivering ökar på grund av den snabba tillväxten av mobila enheter och applikationer, smarta sensorer och enheter, molnlösningar och portaler som riktar sig till medborgare. När digital information expanderar och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och disposition också mer komplex. Nya verktyg för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Den statliga marknaden är vid en tipppunkt och inser att information är en strategisk tillgång, och regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre kunna tjäna och möta uppdragets krav. När regeringsledare strävar efter att utveckla datadrivna organisationer för att framgångsrikt utföra uppdrag, lägger de grunden för att korrelera beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högvärdiga statliga lösningar kommer att skapas från en samling av de mest störande teknologierna:

Mobila enheter och applikationer Molntjänster Teknik för sociala företag och nätverk Big Data och analys

IDC förutspår att till 2020 kommer IT-branschen att nå 5 biljoner dollar, ungefär 1,7 biljoner dollar större än idag, och att 80 % av branschens tillväxt kommer att drivas av dessa 3:e plattformsteknologier. På lång sikt kommer dessa teknologier att vara nyckelverktyg för att hantera komplexiteten i ökad digital information. Big Data är en av de intelligenta branschlösningarna och gör det möjligt för myndigheter att fatta bättre beslut genom att vidta åtgärder baserat på mönster som avslöjas genom att analysera stora mängder data – relaterad och orelaterade, strukturerad och ostrukturerad.

Men att åstadkomma dessa bedrifter kräver mycket mer än att bara ackumulera enorma mängder data. "Att förstå dessa volymer av Big Data kräver banbrytande verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och olika strömmar av information," Tom Kalil och Fen Zhao från Vita husets Office of Science and Technology Policy skrev i ett inlägg på OSTP-bloggen.

Vita huset tog ett steg mot att hjälpa byråer att hitta dessa tekniker när det etablerade National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att få ut det mesta av explosionen av Big Data och de verktyg som behövs för att analysera det.

De utmaningar som Big Data innebär är nästan lika skrämmande som dess löfte är uppmuntrande. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar. Som alltid är budgetarna snäva, så byråer måste minimera lagringspriset per megabyte och hålla data inom enkel åtkomst så att användarna kan få det när de vill ha det och hur de behöver det. Att säkerhetskopiera enorma mängder data ökar utmaningen.

Att analysera data effektivt är en annan stor utmaning. Många byråer använder kommersiella verktyg som gör det möjligt för dem att sålla bland bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (En nyligen genomförd studie av MeriTalk fann att federala IT-chefer tror att Big Data kan hjälpa byråer att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller uppdragets mål.).

Specialutvecklade verktyg Big Data gör det också möjligt för byråer att ta itu med behovet av att analysera sina data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalyssystem tillgängligt för andra byråer. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortaaneurysm innan de slår till. Den används också för mer vardagliga uppgifter, som att sålla igenom meritförteckningar för att koppla jobbkandidater till rekryteringschefer.

Dag 1 - ger en översikt på hög nivå av Big Data ämnesområden för Big Data . Modulen är indelad i en serie sektioner, var och en åtföljs av en praktisk övning.

Dag 2 - utforskar en rad ämnen som relaterar analyspraxis och verktyg för Big Data miljöer. Det kommer inte in i implementerings- eller programmeringsdetaljer, utan håller istället täckning på en konceptuell nivå, med fokus på ämnen som gör det möjligt för deltagarna att utveckla en omfattande förståelse för de gemensamma analysfunktionerna och funktionerna som erbjuds av Big Data lösningar.

Dag 3 - ger en översikt över de grundläggande och väsentliga ämnesområden som rör plattformsarkitekturen för Big Data lösning. Det täcker Big Data mekanismer som krävs för utveckling av en Big Data lösningsplattform och arkitektoniska alternativ för montering av en databehandlingsplattform. Vanliga scenarier presenteras också för att ge en grundläggande förståelse för hur en Big Data lösningsplattform generellt används.

Dag 4 - bygger vidare på dag 3 genom att utforska avancerade ämnen relaterade till plattformsarkitekturen för Big Data lösning. I synnerhet introduceras och diskuteras olika arkitektoniska lager som utgör Big Data lösningsplattformen, inklusive datakällor, dataintrång, datalagring, databehandling och säkerhet.

Dag 5 - omfattar ett antal övningar och problem utformade för att testa delegaternas förmåga att tillämpa kunskap om ämnen som omfattas dag 3 och 4.

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förvandlar hur brottsbekämpning bedrivs. Big Data utmaningar är nästan lika avskräckande som Big Data : s löfte. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar; att effektivt analysera det är en annan.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig tankesättet att närma sig Big Data teknologier, utvärdera deras påverkan på befintliga processer och policyer och implementera dessa tekniker i syfte att identifiera brottslig verksamhet och förebygga brottslighet. Fallstudier från brottsbekämpande organisationer runt om i världen kommer att undersökas för att få insikter om deras antagande strategier, utmaningar och resultat.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Kombinera Big Data teknik med traditionella datainsamlingsprocesser för att sammanställa en berättelse under en utredning
• Implementera industriella stordatalagrings- och behandlingslösningar för dataanalys
• Förbered ett förslag för antagande av de mest adekvata verktygen och processerna för att möjliggöra en datadriven strategi för brottsutredning

Publik

• Juridiska verkställighetsspecialister med teknisk bakgrund

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Big Data är en term som avser lösningar avsedda för lagring och bearbetning av stora datamängder. Dessa Big Data lösningar har utvecklats initialt av Go ogle och har utvecklats och inspirerat andra liknande projekt, av vilka många är tillgängliga som open source. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen.

När traditionell lagringsteknik inte hanterar mängden data du behöver lagra finns det hundar av alternativ Kursen försöker att styra deltagarna vad är alternativ för att lagra och analysera Big Data och vad är deras fördelar och nackdelar Kursen är huvudsakligen inriktad på diskussion och presentation av lösningar, även om handson övningar är tillgängliga på begäran .