Data Architecture Fundamentals 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 카탈로그의 기능을 이해, 구현 및 활용하는 데 필요한 심층적인 지식과 실무 기술을 얻고자 하는 초급부터 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다. 조직 설정 내에서.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

조직 내에서 데이터 카탈로그를 효과적으로 구현하고 관리하는 방법을 알아보세요. 효과적인 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 위해 데이터 카탈로그를 활용하세요. 데이터 카탈로그를 사용하여 효과적인 데이터 발견 및 검색 기능을 위한 기술을 개발합니다. 원활한 기능을 위해 데이터 카탈로그를 기존 데이터 시스템과 통합합니다.

청중

• 프로그래머
• 초급 IT 전문가

과정 형식

• 파트 강연, 파트 토론, 무거운 실무 연습

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 분석용 데이터를 효과적으로 준비하고 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하는 데 필요한 지식과 실무 기술을 습득하고자 하는 초급부터 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다. 다양한 데이터세트에서

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

분석 및 모델링 목적을 위해 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하는 데 있어 데이터 준비의 중요성을 철저히 이해합니다. 실제 데이터 세트를 사용하여 데이터 수집, 정리, 변환 및 통합 기술에 대한 실무 능력을 습득합니다. 데이터 관련 과제, 불일치, 불일치를 효과적으로 식별하고 해결하는 능력을 개발합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Microsoft Fabric을 사용하여 레이크하우스 솔루션을 구현하려는 중급 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Microsoft Fabric의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• Microsoft Fabric을 사용하여 Lakehouse를 구성하고 관리합니다.
• Apache Spark을 사용하여 데이터를 수집하고 변환합니다.
• 데이터 버전 관리 및 관리를 위해 Delta Lake 테이블을 활용하세요.
• Dataflows Gen2를 사용하여 데이터 수집 파이프라인을 구현합니다.
• Data Factory를 사용하여 데이터 파이프라인을 조정합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 컨텐츠 자산을 관리하기 위해 DSpace 플랫폼을 설치, 구성 및 모니터링하려는 저장소 관리자, 시스템 관리자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 형태의 디지털 콘텐츠를 관리하고 보존하려면 DSpace으로 설정하세요.
• 문서 라이브러리를 온라인으로 저장, 보존, 공유하려면 DSpace 플랫폼을 관리하세요.
• 조직의 요구 사항에 맞게 DSpace 사용자 인터페이스, 메타데이터 및 데이터베이스를 구성합니다.
• 분석 서비스를 사용하여 사용자 트래픽과 지표를 모니터링하고 조직에 유용한 통계를 생성하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 MarkLogic Data Hub을(를) 설치, 구성 및 관리하여 다양한 데이터를 구성 및 관리하려는 시스템 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 설계자 및 개발자를 대상으로 합니다. 사일로.

이 교육이 끝나면 참가자는 MarkLogic Data Hub 기능과 도구를 사용하여 기업 데이터를 사용자 정의, 보호, 추적 및 관리할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터베이스 시스템을 최적화하기 위해 MarkLogic Server을(를) 설치, 구성 및 관리하려는 시스템 관리자, 데이터베이스 관리자, 데이터 설계자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 MarkLogic Server을 사용하여 엔터프라이즈 데이터 및 데이터베이스 시스템을 구현, 개발, 관리 및 보호할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 구조에서 큐를 구현하는 방법을 배우려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 구조에서 일반적으로 사용되는 알고리즘에 대해 알아봅니다.
• 큐 데이터 구조의 응용을 이해합니다.

KNIME Analytics Platform은 데이터 중심 혁신을위한 최고의 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨져있는 잠재력을 발견하고 새로운 통찰력을 얻거나 새로운 미래를 예측할 수 있도록 도와줍니다. KNIME Analytics Platform은 1000 개가 넘는 모듈, 즉시 실행 가능한 수백 개의 예제, 포괄적 인 범위의 통합 도구 및 가장 다양한 고급 알고리즘을 제공하므로 모든 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.

이 과정 KNIME 분석 플랫폼은 초보자, 고급 사용자 및 이상적인 기회 KNIME 소개 할 전문가 KNIME 에 따라 명확하고 포괄적 인 보고서 작성을 더 효과적으로 사용하는 방법과 방법을 배울 수있는, KNIME 워크 플로우를

"KNIME 분석 플랫폼" 교육은 이 무료 데이터 분석 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 프로그램에는 데이터 처리 및 분석, KNIME 설치 및 구성, 워크플로 구축, 비즈니스 모델 생성 방법론 및 데이터 모델링에 대한 소개가 포함됩니다. 또한 이 과정에서는 고급 데이터 분석 도구, 워크플로 가져오기 및 내보내기, 도구 통합, ETL 프로세스, 데이터 마이닝, 시각화, 확장 및 R, Java, Python, Gephi, Neo4j와 같은 도구와의 통합을 다룹니다. 결론에는 보고 개요, BIRT 및 KNIME WebPortal과의 통합이 포함됩니다.

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)은 데이터 통합,보고, 대시 보드 및로드 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 패키지입니다.

이 강사 주도의 실제 교육에서 참가자는 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)의 기능을 최대화하는 방법을 배우게됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) 설치 및 구성
• Pentaho CE 도구의 기본 사항 및 기능 이해
• Pentaho CE를 사용하여 보고서 작성
• 타사 데이터를 Pentaho CE에 통합
• Pentaho CE에서 큰 데이터 및 분석 작업

청중

• 프로그래머
• BI 개발자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

Pentaho Data Integration is an open-source data integration tool for defining jobs and data transformations.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Pentaho Data Integration's powerful ETL capabilities and rich GUI to manage an entire big data lifecycle and maximize the value of data within their organization.

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

• Create, preview, and run basic data transformations containing steps and hops
• Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository
• Harness disparate sources of data and generate a single, unified version of the truth in an analytics-ready format.
• Provide results to third-part applications for further processing

Audience

• Data Analyst
• ETL developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

1998 년 Data Protection ( Data Protection Act 1998)에 대한 적절한 교육을 제공 할 필요가 있으며, 이는 조직과 개인 모두에게 해당 의미가 있습니다. 이 법과 그 전임자 인 1984 년의 Data Protection 간에는 중요한 차이점이 있습니다. 특히,이 법안은 수동 기록 및 국가 간 정보 흐름, 새로운 통지 시스템 및 개정 된 원칙과 관련하여 중요한 새로운 의무를 포함합니다. 유럽의 맥락에서이 법을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 보호 문제에 경험이있는 사람은 물론 해당 주제에 익숙하지 않은 사람들도 법적인 준수가 지속적으로 처리된다는 확신을 갖도록 훈련 받아야합니다. 관련 데이터 보호 정책 및 절차를 통해 조직의 평판과 신뢰가 강화되도록 전문가의 데이터 보호 조언이 필요한 문제를 파악해야합니다.

목표

강의 계획서의 목적은 단순히 규제의 메커니즘에 초점을 맞추기보다는 데이터 보호 원칙이 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. 강의 계획서는이 법을 인권의 맥락에서 다루고 조직 내에서 우수 관습을 조장합니다. 인증서를 획득하면 보너스 보유자는 다음을 소유하게됩니다.

• 이 법의 더 넓은 맥락에 대한 감사
• 법령 및 개인 정보 보호 및 Electron Communication (EC Directive) 규정 2003이 관련 법안이 법과 관련되는 방식에 대한 폭 넓은 이해를하는 방식에 대한 이해 규제 준수를 위해 무엇을해야하는지에 대한 이해 데이터 보호

코스 시놉시스

강의 계획서는 3 개의 주요 부분으로 구성되어 있으며 각 부분에는 많은 하위 섹션이 있습니다!

상황 - 이것은 개인 정보 보호에 대한 고려와 함께 법의 기원과 이유를 다룰 것입니다. 법 - Data Protection -이 법과 법령의 주요 개념과 요소를 다룰 것입니다. 신청 - 준수가 어떻게 달성되고 법이 실제로 어떻게 작동 하는지를 고려합니다.

이 과정은 강사가 진행하는 과정이며 "CDP - Data Protection의 인증서" 과정의 비인증 버전입니다.

데이터 보호 문제에 경험이 있는 사람과 해당 주제를 처음 접하는 사람은 조직이 법적 준수가 지속적으로 해결된다는 확신을 가질 수 있도록 교육을 받아야 합니다. 관련 정보보호 정책 및 절차를 통해 조직의 평판과 신뢰성을 제고하기 위해서는 정보보호 전문가의 조언이 필요한 문제를 적시에 파악하는 것이 필요합니다.

목표:

강의 계획서의 목적은 단순히 규제 메커니즘에 초점을 맞추는 것이 아니라 데이터 보호 원칙이 어떻게 작동하는지에 대한 이해를 높이는 것입니다. 강의 계획서는 이 법을 인권의 맥락에 두고 조직 내 모범 사례를 장려합니다. 완료되면 다음을 갖게 됩니다.

법의 더 넓은 맥락에 대한 이해. 법과 개인 정보 보호 및 Electronic 통신(EC 지침) 규정 2003이 작동하는 방식에 대한 이해 관련 법률이 해당 법과 관련된 방식에 대한 광범위한 이해 규정 준수를 위해 수행해야 하는 작업에 대한 이해

코스 개요:

강의 계획서는 각 하위 섹션의 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다.

맥락 - 이는 일반적인 개인 정보 보호에 대한 고려와 함께 법의 기원과 이유를 다룰 것입니다. 법률 – Data Protection 법률 – 법률 및 하위 법률의 주요 개념과 요소를 설명합니다. 적용 - 규정 준수가 어떻게 달성되고 법이 실제로 어떻게 작동하는지 고려합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Pimcore를 사용하여 여러 도메인에 걸쳐 제품, 고객, 공급업체 등의 데이터를 관리하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 이기종 시스템 전반에 걸쳐 복잡한 마스터 데이터를 통합합니다.
• 다양한 소스와 형식으로 복잡한 다중 도메인 데이터 모델을 구성하세요.
• 조직 내 데이터의 계층 구조와 구조를 모델링, 저장 및 관리합니다.
• 마스터 데이터를 정리, 일치, 확인 및 표준화합니다.
• PIM 데이터를 디지털 자산 관리(DAM), 콘텐츠 관리(CMS), 사용자 경험/고객 경험 디자인(UX/CX)과 통합합니다.