Data warehouse Training in 대한민국

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사가 진행하는 실시간 교육은 데이터 처리 워크플로를 최적화하고, 데이터 무결성을 보장하며, 현대 빅 데이터의 복잡성을 처리할 수 있는 강력한 데이터 레이크하우스 솔루션을 구현하려는 고급 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 데이터 애플리케이션. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 메타데이터 관리 및 파일 레이아웃을 포함하여 Iceberg의 아키텍처에 대해 심층적으로 이해하세요.
• 다양한 환경에서 최적의 성능을 발휘하도록 Iceberg를 구성하고 이를 여러 데이터 처리 엔진과 통합합니다.
• 대규모 Iceberg 테이블을 관리하고, 복잡한 스키마 변경을 수행하고, 파티션 발전을 처리합니다.
• 대규모 데이터 세트의 쿼리 성능과 데이터 스캔 효율성을 최적화하는 마스터 기술입니다.
• 데이터 일관성을 보장하고 트랜잭션 보장을 관리하며 분산 환경에서 오류를 처리하는 메커니즘을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대규모 데이터 세트를 관리하고 데이터 무결성을 보장하기 위해 Apache Iceberg를 효과적으로 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하려는 초급 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 데이터 처리 워크플로우 최적화. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Apache Iceberg의 아키텍처, 기능 및 이점을 철저하게 이해하세요.
• 테이블 형식, 파티셔닝, 스키마 발전 및 시간 이동 기능에 대해 알아보세요.
• 다양한 환경에서 Apache Iceberg를 설치하고 구성합니다.
• Iceberg 테이블을 생성, 관리 및 조작합니다.
• 다른 테이블 형식의 데이터를 Iceberg로 마이그레이션하는 프로세스를 이해합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 아키텍처, 거버넌스, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기술에 대한 기술을 향상하여 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하고 분석하려는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다. 조직 내 데이터 마이그레이션을 위해. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 아키텍처의 기본 개념과 구성요소를 이해합니다.
• 데이터 거버넌스 원칙과 규제 환경에서의 중요성을 포괄적으로 이해하세요.
• Dama 및 Togaf와 같은 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고 관리합니다.
• 효율적인 데이터 저장, 처리, 관리를 위해 클라우드 플랫폼을 활용하세요.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 관리 및 개발 관점 모두에서 IBM DataStage에 대한 포괄적인 이해를 갖고 이를 관리하고 활용하려는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다. 각자의 작업장에서 효과적으로 도구를 사용하세요. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataStage의 핵심 개념을 이해합니다.
• DataStage 환경을 효과적으로 설치, 구성 및 관리하는 방법을 알아보세요.
• 다양한 데이터 소스에 연결하고 데이터베이스, 플랫 파일, 외부 소스에서 데이터를 효율적으로 추출합니다.
• 효과적인 데이터 로딩 기술을 구현합니다.

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

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

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

Amazon Redshift는 AWS의 Petabytescale 클라우드 기반 데이터웨어 하우스 서비스입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Amazon Redshift의 기본 사항을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Amazon Redshift 설치 및 구성 Amazon Redshift를 사용하여 데이터로드, 구성, 배포, 쿼리 및 시각화 청중 개발자 IT 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

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.

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.