Talend Big Data Integration Schulung

Diese Dozentengestützte, Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand, die Google Colab und Apache Spark für Big-Data-Verarbeitung und -Analyse nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung zu visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools zu integrieren.

Dieses live durchgeführte Training (online oder vor Ort) richtet sich an Data Engineers, Data Analysts und Data Professionals, die Databricks und PySpark nutzen möchten, um skalierbare Datapipelines aufzubauen und bestehende SQL-Workflows zu migrieren.

Dieses Schulung bietet eine praktische Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Arbeitsabläufe mit PySpark. Die Teilnehmenden lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Ökosystemen funktioniert und wie große Datensätze effizient mithilfe von Prinzipien der verteilten Datenverarbeitung verarbeitet werden können.

Dieser dreitägige, praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf den Aufbau und die Optimierung effizienter Datenverarbeitungs-Workloads unter Verwendung von PySpark, Pandas und Polars in Kubernetes-basierten Umgebungen.

Die Teilnehmer entwickeln ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Spark-Anwendungen auf Kubernetes ausgeführt werden und wie Konfigurationsentscheidungen auf Anwendungsebene Performance, Skalierbarkeit, Ressourcenverbrauch und Kosten beeinflussen. Der Kurs deckt zentrale Optimierungsbereiche ab, einschließlich der Dimensionierung von Executoren, Speicherallokierung, dynamischer Allokierung, Partitionierungsstrategien, Shuffle-Verhalten, dem Problem kleiner Dateien und der effizienten Verarbeitung von Parquet-Dateien.

Außerdem widmet sich der Kurs häufigen Herausforderungen bei der Arbeit mit Pandas, wie etwa Speicherlimitierungen und Speicherüberlauf-Fehlern (Out-of-memory), und stellt Polars als hochperformante Alternative für ausgewählte Datenverarbeitungs-Workloads vor. In praktischen Übungen diagnostizieren die Teilnehmer Leistungs- und Speicherprobleme, vergleichen unterschiedliche Konfigurationsstrategien und wenden Optimierungstechniken auf realistische ETL- und Machine-Learning-Szenarien an.

Der Fokus liegt während des gesamten Kurses auf praktischer Entscheidungsfindung: es geht darum, Engpässe zu identifizieren, die richtigen Werkzeuge auszuwählen, Spark effizient zu konfigurieren und ein Gleichgewicht zwischen Performance, Infrastrukturressourcenverbrauch und Kosten zu finden.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ein Apache Spark-System zur Verarbeitung sehr großer Datenmengen einrichten und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Apache Spark installieren und konfigurieren.
• Sehr große Datensätze schnell verarbeiten und analysieren.
• Den Unterschied zwischen Apache Spark und Hadoop MapReduce verstehen und wissen, wann sie welches einsetzen sollten.
• Apache Spark mit anderen Machine-Learning-Tools integrieren.

Dieses vom Dozenten gelebte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministrator:innen mit Grund- bis中级 Erfahrung, die Spark-Cluster bereitstellen, warten und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:

• Apache Spark in verschiedenen Umgebungen zu installieren und zu konfigurieren.
• Cluster-Ressourcen zu verwalten und Spark-Anwendungen zu überwachen.
• Die Leistung von Spark-Clustern zu optimieren.
• Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen und hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Häufige Spark-Probleme zu debuggen und zu beheben.

In diesem leitergeführten Live-Training in Österreich lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark gemeinsam nutzen, um Big Data zu analysieren, während sie an praktischen Übungen arbeiten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Spark mit Python nutzen, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Anwendungsfälle simulieren.
• Verschiedene Werkzeuge und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark anwenden.

Diese instructor-gestützte, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python nutzen und integrieren möchten, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Umgebung für den Einstieg in die Big-Data-Verarbeitung mit Spark, Hadoop und Python einzurichten.
• Die Funktionen, Kernkomponenten und die Architektur von Spark und Hadoop zu verstehen.
• Lernen, wie Spark, Hadoop und Python für die Big-Data-Verarbeitung integriert werden.
• Die Tools im Spark-Ökosystem erkunden (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume).
• Kooperative Filter-Empfehlungssysteme ähnlich denen von Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google aufbauen.
• Apache Mahout zur Skalierung von Machine-Learning-Algorithmen einsetzen.

Dieses live geleitete Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren, Datenwissenschaftler und Business Analysts, die Talend Administration Center einrichten möchten, um Rollen und Aufgaben in der Organisation bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Talend Administration Center zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Grundlagen des Talend-Managements zu verstehen und umzusetzen.
• Geschäftsprojekte oder -aufgaben in Talend zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen.
• Die Sicherheit von Datensätzen zu überwachen und Geschäftsroutinen auf der Basis des TAC-Frameworks zu entwickeln.
• Ein umfassenderes Verständnis von Big-Data-Anwendungen zu erlangen.

Diese instructor-led live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten mit Grund- bis Fortgeschrittenenkentnissen, die ihr Verständnis und ihre Fähigkeiten im Umgang und der Verbesserung der Datenqualität mittels Talend Data Stewardship vertiefen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Sich ein umfassendes Verständnis der Rolle von Data Stewardship bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität anzueignen.
• Talend Data Stewardship zur Verwaltung von Datenqualitätsaufgaben zu nutzen.
• Aufgaben innerhalb von Talend Data Stewardship zu erstellen, zuzuweisen und zu verwalten, einschließlich der Workflow-Anpassung.
• Die Berichts- und Überwachungsfunktionen des Tools einzusetzen, um die Datenqualität und die Bemühungen im Bereich Data Stewardship nachzuverfolgen.

In diesem vom Dozenten geleiteten Live-Training in Österreich lernen die Teilnehmenden, wie sie Talend Open Studio for ESB nutzen, um Dienste sowie deren Interaktionen zu erstellen, anzuschließen, zu vermitteln und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden

• ESB-Technologien als einzelne Pakete in verschiedenen Bereitstellumgebungen integrieren, erweitern und bereitstellen.
• Die am häufigsten genutzten Komponenten von Talend Open Studio verstehen und nutzen.
• Jede Anwendung, Datenbank, API oder jeden Webdienst integrieren.
• Heterogene Systeme und Anwendungen nahtlos integrieren.
• Vorhandene Java-Codebibliotheken einbetten, um Projekte zu erweitern.
• Gemeinschaftskomponenten und -code nutzen, um Projekte zu erweitern.
• Systeme, Anwendungen und Datenquellen schnell in einer Eclipse-Umgebung mit Drag-and-Drop-Funktion integrieren.
• Entwicklungszeit und Wartungskosten durch die Generierung optimierter, wiederverwendbarer Code reduzieren.