IBM Datastage For Administrators and Developers 교육 과정

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 Data Vault을 구축하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Data Vault 2.0의 아키텍처 및 설계 개념과 빅 데이터, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다.
• 데이터 보관 기술을 사용하여 데이터 웨어하우스의 기록 데이터를 감사, 추적 및 검사할 수 있습니다.
• 일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발합니다.
• 확장성이 뛰어나고 반복 가능한 창고를 구축하고 배포하세요.

과정은 데이터 과학자 스킬 세트 (Domain : Data and Technology)의 일부입니다.

Apache Druid 는 Java 작성된 오픈 소스, 열 중심의 분산 데이터 저장소입니다. 대량의 이벤트 데이터를 신속하게 수집하고 해당 데이터에 대해 짧은 대기 시간 OLAP 쿼리를 실행하도록 설계되었습니다. Druid는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에서 대량의 실시간 및 과거 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 최종 사용자를위한 빠른 대화식 분석 대시 보드를 제공하는 데 적합합니다. Druid는 Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal 및 Yahoo와 같은 회사에서 사용합니다.

이 강사 주도 라이브 코스에서 데이터웨어 하우스 솔루션의 한계를 살펴보고 Druid가 이러한 기술을 보완하여 유연하고 확장 가능한 스트리밍 분석 스택을 형성하는 방법에 대해 논의합니다. 실습 환경에서 Druid 기반 솔루션을 구현하고 테스트 할 수있는 기회를 제공하는 많은 예제를 살펴 봅니다.

코스의 형식

• 강의, 강의, 실습, 때때로 이해도를 측정하기위한 시험

Apache Kylin 대형 데이터를위한 극단적이고 분산 된 분석 엔진입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 실시간 데이터 저장소를 설치하기 위해 Apache Kylin를 사용하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 소비
• 사용 Apache Kylin's 강력한 기능, 풍부한 SQL 인터페이스, 스파크 큐브 및 후속 쿼리 유연성

노트

• 우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 글에 따라, Apache Kylin v2.0)

관객

• Big Data 엔지니어
• [중고] 분석가

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습

Mem SQL 은 클라우드 및 온 - 프레미스 (in-premises)를위한 메모리 내 분산 SQL 데이터베이스 관리 시스템입니다. 라이브 및 히스토리 데이터로부터 즉시 통찰력을 제공하는 실시간 데이터웨어 하우스입니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 개발 및 관리를 위해 Mem SQL 의 핵심 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Mem SQL 의 주요 개념 및 특징 이해
• Mem SQL 설치, 설계, 유지 보수 및 작동
• Mem SQL 에서 스키마 최적화
• Mem SQL 에서 쿼리 개선
• Mem SQL 벤치 마크 성능
• Mem SQL 사용하여 실시간 데이터 애플리케이션 구축

청중

• 개발자
• 관리자
• 운영 엔지니어

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다중 노드 Greenplum 데이터베이스를 설정하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Pivotal Greenplum을 설치하고 구성합니다.
• 현재 요구 사항과 향후 확장 계획에 따라 데이터를 모델링합니다.
• 여러 노드에 데이터를 배포하기 위한 다양한 기술을 수행합니다.
• 튜닝을 통해 데이터베이스 성능을 향상시킵니다.
• Greenplum 데이터베이스를 모니터링하고 문제를 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 웨어하우징 솔루션을 위한 Greenplum Database을(를) 설정하려는 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Greenplum을 통해 처리 요구 사항을 해결하세요.
• 데이터 처리를 위해 ETL 작업을 수행합니다.
• 기존 쿼리 처리 인프라를 활용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 효과적인 데이터 분석 솔루션을 위해 Azure Data Lake Storage Gen2를 사용하는 방법을 배우려는 중급 수준의 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure Data Lake Storage Gen2의 아키텍처와 주요 기능을 이해합니다.
• 비용과 성능을 고려하여 데이터 스토리지와 액세스를 최적화합니다.
• 분석 및 데이터 처리를 위해 Azure Data Lake Storage Gen2를 다른 Azure 서비스와 통합합니다.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API를 사용하여 솔루션을 개발합니다.
• 일반적인 문제를 해결하고 스토리지 전략을 최적화합니다.

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)

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

1 일차 - 필수 Big Data 토픽 영역에 대한 개요를 제공합니다. 모듈은 일련의 섹션으로 나누어 져 있으며 각 섹션에는 실습이 수반됩니다.

2 일차 - Big Data 환경에 대한 분석 관행 및 도구와 관련된 다양한 주제를 탐구합니다. 구현 또는 프로그래밍 세부 사항에 포함되지는 않지만 참여자가 Big Data 솔루션에서 제공하는 일반적인 분석 기능 및 기능에 대한 포괄적 인 이해를 개발할 수 있도록하는 주제에 중점을두고 개념 수준의 범위를 유지합니다.

Day 3 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 기본적이고 필수적인 주제 영역의 개요를 제공합니다. Big Data 솔루션 플랫폼 개발에 필요한 Big Data 메커니즘과 데이터 처리 플랫폼을 구축하기위한 아키텍처 옵션을 다룹니다. Big Data 솔루션 플랫폼이 일반적으로 어떻게 사용되는지에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 일반적인 시나리오도 제시됩니다.

4 일째 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 고급 주제를 탐구하여 3 일차에 구축됩니다. 특히 데이터 소스, 데이터 입력, 데이터 저장, 데이터 처리 및 보안을 비롯하여 Big Data 솔루션 플랫폼을 구성하는 다양한 아키텍처 계층을 소개하고 논의합니다.

5 일차 - 주제와 3 일과 4 일 주제에 대한 지식을 적용 할 수있는 대표자 능력을 시험하기 위해 고안된 여러 가지 연습 문제.

기술의 발전과 증가하는 정보의 양은 법 집행이 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 과제 Big Data 포즈는 거의 어려운 있습니다 Big Data 의 약속. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 방법입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방할 목적으로 이러한 기술을 구현할 수있는 사고 방식을 배우게됩니다. 전 세계의 법 집행 기관의 사례 연구를 살펴보고 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Big Data 기술과 기존 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사 중 스토리를 구성합니다.
• 데이터 분석을위한 산업용 빅 데이터 스토리지 및 처리 솔루션 구현
• 범죄 조사에 대한 데이터 중심 접근 방식을 가능하게하는 가장 적절한 도구 및 프로세스 채택을위한 제안서 준비

청중

• 기술적 배경이있는 법 집행 전문가

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

Big Data 는 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 처음에 Go ogle에 의해 개발 된이 Big Data 솔루션은 다른 유사한 프로젝트를 진화시키고 영감을주었습니다. 그 중 많은 프로젝트가 오픈 소스로 제공됩니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

기존의 스토리지 기술이 저장해야하는 데이터 양을 처리하지 못하면 대체 솔루션이 필요합니다. 이 과정은 Big Data 를 저장하고 분석하기위한 대안이 무엇인지, 그리고 그들의 장점과 단점이 무엇인지 참가자들에게 안내하려고합니다.

이 과정은 대부분 솔루션 논의 및 발표에 중점을두고 있지만 실습은 필요에 따라 제공됩니다.