Cursos de Almacén de datos

Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para big data En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un almacén de datos en tiempo real Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano Nota Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v20) Audiencia Grandes ingenieros de datos Analistas de Big Data Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

El curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología).

Apache Druid es un almacén de datos distribuidos, de código abierto, orientado a columnas, escrito en Java . Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar paneles de control rápidos, interactivos y analíticos para usuarios finales. Druid es utilizado por empresas como Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal y Yahoo. En este curso en vivo dirigido por un instructor, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en druidas en un entorno de laboratorio.

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para evaluar la comprensión

Mem SQL es un sistema de administración de bases de datos SQL distribuido en memoria para la nube y local. Es un almacén de datos en tiempo real que ofrece información inmediata de datos en vivo e históricos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán lo esencial de Mem SQL para el desarrollo y la administración. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y características clave de Mem SQL
• Instalar, diseñar, mantener y operar Mem SQL
• Optimizar esquemas en Mem SQL
• Mejora las consultas en Mem SQL
• Rendimiento de referencia en Mem SQL
• Cree aplicaciones de datos en tiempo real utilizando Mem SQL

Audiencia

• Desarrolladores
• Administradores
• Ingenieros de operaciones

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Amazon Redshift es un servicio de almacén de datos basado en la nube petabytescale en AWS En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán los fundamentos de Amazon Redshift Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar el Redshift de Amazon Cargar, configurar, implementar, consultar y visualizar datos con Amazon Redshift Audiencia Desarrolladores Profesionales de TI Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .

Pivotal Greenplum es una plataforma Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse basada en PostgreSQL. Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a desarrolladores que desean establecer una base de datos multi-node de Greenplum. Al final de este curso, los participantes podrán:

Instalar y configurar Pivotal Greenplum. Datos de modelo de acuerdo con las necesidades actuales y los planes de expansión futuras. Implementar diferentes técnicas para la distribución de datos a través de múltiples nodos. Mejorar el rendimiento de la base de datos a través del tuning. Monitoreo y resolución de problemas de una base de datos de Greenplum.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.

Greenplum Database es un software de base de datos para la inteligencia empresarial y el almacenamiento de datos. Los usuarios pueden ejecutar Greenplum Database para el procesamiento de datos paralelo masivo. Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a los administradores que desean establecer Greenplum Database para soluciones de inteligencia empresarial y almacenamiento de datos. Al final de este curso, los participantes podrán:

Necesidades de tratamiento de dirección con Greenplum. Performan operaciones ETL para el procesamiento de datos. Elaboración de infraestructuras existentes de procesamiento de consultas.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

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El modelado de bóvedas de datos es una técnica de modelado de bases de datos que proporciona almacenamiento histórico a largo plazo de datos que provienen de múltiples fuentes Una bóveda de datos almacena una única versión de los hechos, o "todos los datos, todo el tiempo" Su diseño flexible, escalable, consistente y adaptable abarca los mejores aspectos de la tercera forma normal (3NF) y el esquema de estrella En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo construir una Bóveda de datos Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 20 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar) Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles Audiencia Modeladores de datos Especialista en almacenamiento de datos Especialistas en inteligencia empresarial Ingenieros de datos Administradores de bases Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .