Talend Big Data Integration Kurs za obuku

Ova obuka koju vodi instruktor, održavana uživo na Srbija (online ili na lokaciji klijenta), namenjena je naučnicima i inženjerima podataka srednjeg nivoa znanja koji žele da iskoriste Google Colab i Apache Spark za obradu i analitiku big podataka.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Podese okruženje za big podatke koristeći Google Colab i Spark.
• Efikasno obrade i analiziraju velike skupove podataka pomoću Apache Spark-a.
• Vizualizuju big podatke u klijentelnom okruženju.
• Integriraju Apache Spark sa alatima baziranim na oblaku.

Ova obuka uživo, vođena od strane instruktora (online ili na lokaciji klijenta), namenjena je inženjerima podataka, analitičarima podataka i stručnjacima za podatke koji žele da koriste Databricks i PySpark za izgradnju skalabilnih cevi za obradu podataka i migraciju postojećih SQL tokova posla.

Ova obuka pruža praktičan uvid u izgradnju skalabilnih tokova za obradu podataka i mašinsko učenje koristeći PySpark. Polaznici uče kako Apache Spark funkcioniše u savremenim Big Data ekosistemima i kako efikasno obraditi velike skupove podataka primenom principa distribuiranog računarstva.

Ovaj trodnevni praktični kurs fokusiran je na izgradnju i optimizaciju efikasnih radnih opterećenja za obradu podataka koristeći PySpark, Pandas i Polars u okruženjima baziranim na Kubernetes-u.

Učesnici će razviti praktično razumevanje načina na koji se Spark aplikacije izvršavaju na Kubernetes-u i kako odluke o konfiguraciji na nivou aplikacije utiču na performanse, skalabilnost, potrošnju resursa i troškove. Kurs pokriva ključna područja optimizacije, uključujući veličinu eksekutora, alokaciju memorije, dinamičku alokaciju, strategije particionisanja, ponašanje shuffle operacija, problem malih datoteka i efikasnu obradu Parquet formata.

Kurs takođe tretira uobičajene izazove pri radu sa Pandas bibliotekom, uključujući ograničenja memorije i greške usled nedostatka memorije (out-of-memory), i uvodi Polars kao alternativu sa visokim performansama za određene zadatke obrade podataka. Kroz praktične vežbe, učesnici će dijagnostikovati probleme sa performansama i memorijom, upoređivati različite strategije konfiguracije i primenjivati tehnike optimizacije na realistične ETL scenarije i scenarije mašinskog učenja.

Naglasak u celom kursu je na praktičnom donošenju odluka: razumevanje kako identifikovati uska grla, kako izabrati odgovarajući alat, kako efikasno konfigurisati Spark i kako uskladiti performanse sa potrošnjom resursa infrastrukture i troškovima.

Ova obuka vođena od strane instruktora, uživo u Srbija (onlajn ili na lokaciji), namenjena je inženjerima koji žele da puste i implementiraju Apache Spark sistem za obradu veoma velikih količina podataka.

Do kraja ove obuke, učesnici će moći da:

• Instaliraju i konfigurišu Apache Spark.
• Brzo obrađuju i analiziraju veoma velika skupine podataka.
• Razumeju razliku između Apache Spark i Hadoop MapReduce, kao i situacije kada se koristi svaki od njih.
• Integrišu Apache Spark sa drugim alatima za mašinsko učenje.

Ova obuka sa trenerom uživo u Srbija (online ili licno) namenjena je administratorima sistema početnog do srednjeg nivoa koji žele da postavljaju, održavaju i optimizuju Spark klasterne okruženja.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Instaliraju i konfigurišu Apache Spark u različitim okruženjima.
• Upravljaju resursima klastera i prate rad Spark aplikacija.
• Optimizuju performanse Spark klastera.
• Implementiraju mere bezbednosti i osiguraju visoku dostupnost.
• Otkrivaju i rešavaju uobičajene probleme u Sparku.

U ovom instruktur vođenom, uživo treningu u Srbija, učesnici će naučiti kako da koriste Python i Spark zajedno za analizu big data, radeći praktične vežbe.

Krajevom ovog treninga, učesnici će moći da:

• Nauče kako da koriste Spark uz Python za analizu Big Data.
• Rade vežbe koje imitiraju slučajeve iz stvarnog sveta.
• Koriste različite alate i tehnike za analizu big data koristeći PySpark.

Ova obuka vođena instrukcijom u <lokalizaciji > (online ili uživo) namenjena je developerima koji žele da koriste i integriraju Spark, Hadoop i Python radi obrade, analize i transformacije velikih i složenih skupova podataka.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će biti u mogućnosti da:

• Postave neophodno okruženje za početak obrade big data pomoću Sparka, Hadopa i Pythona.
• Uvvide karakteristike, ključne komponente i arhitekturu Sparka i Hadopa.
• Uče kako da integrišu Spark, Hadoop i Python radi obrade big data.
• Istraže alate iz ekosistema Sparka (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka i Flume).
• Naprave sisteme za preporuke zasnovane na kolaborativnom filtriranju, slične onima koje koriste Netflix, YouTube, Amazon, Spotify i Google.
• Koriste Apache Mahout za skaliranje algoritama mašinskog učenja.

This instructor-led live training in Srbija covers the Stratio platform, focusing on the Rocket and Intelligence modules with PySpark. Participants will master data ingestion, transformation, and advanced analytics, gaining practical skills in loops, UDFs, and enterprise data workflows.

Ova obuka sa predavačem uživo u <lokalizaciji> (online ili uživo na lokaciji) namenjena je administratorima sistema, naučnicima podataka i poslovnim analitičarima koji žele da puste Talend Administration Center za postavljanje i upravljanje ulogama i zadatakima organizacije.

Krajem ove obuke, učesnici će moći da:

• Instaliraju i konfigurisu Talend Administration Center.
• Razumeju i primenjuju osnovne principe upravljanja Talendom.
• Grade, postave i pokrenu poslovne projekte ili zadatke u Talendu.
• Prate bezbednost skupova podataka i razviju poslovne rutine na osnovu TAC okvira.
• Dobiju širu sliku o primeni velike količine podataka (big data).

Ova obuka pod instrukcijom, koja se odvija u lokaciji <> (online ili licem u lice), namenjena je analitičarima podataka početnog i srednjeg nivoa koji žele da prodube svoje razumevanje i veštine u upravljanju i unapređenju kvaliteta podataka pomoću alata Talend Data Stewardship.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Dobiju sveobuhvatno razumevanje uloge nadzora nad podacima (data stewardship) u održavanju kvaliteta podataka.
• Koriste Talend Data Stewardship za upravljanje zadacima u vezi sa kvalitetom podataka.
• Kreiraju, dodeljuju i upravljaju zadacima unutar Talend Data Stewardshipa, uključujući prilagođavanje tokova rada.
• Koriste mogućnosti za izveštavanje i praćenje alata kako bi pratili napore u oblasti kvaliteta i nadzora nad podacima.

U ovoj obuci uživo sa instruktorom u <lokalnom okruženju >, učesnici će naučiti kako da koriste Talend Open Studio za ESB kako bi kreirali, povezali, medijirali i upravljali uslugama i njihovim interakcijama.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će moći:

• Da integrišu, unaprede i isporuče ESB tehnologije kao samostalne pakete u raznim okruženjima za implementaciju.
• Da razumeju i koriste najčešće komponente Talend Open Studija.
• Da integrišu bilo koju aplikaciju, bazu podataka, API ili Web usluge.
• Da besprekorno integrišu heterogene sisteme i aplikacije.
• Da ugrade postojeće Java biblioteke koda kako bi proširili projekte.
• Da iskoriste komponente i kod zajednice za proširenje projekata.
• Da brzo integrišu sisteme, aplikacije i izvore podataka unutar Eclipse okruženja sa funkcijom prevlačenja i ispuštanja.
• Da smanje vreme razvoja i troškove održavanja generisanjem optimizovanog, ponovo upotrebljivog koda.