Geliştiriciler için HBase Eğitimi

Hedef Kitle:

Bu kurs, dağıtılmış bir sistem ortamında büyük veri kümelerini depolama ve işlemek için çözüm arayan IT uzmanları içindir.

Goal:

Derinlemesine Hadoop küme yönetimi bilgisi.

Büyük veri analitiği, korelasyonları, gizli kalıpları ve diğer faydalı bilgileri ortaya çıkarmak amacıyla büyük ve çeşitli veri kümelerinin incelenmesi sürecini içerir.

Sağlık sektörü, karmaşık ve heterojen tıbbi ve klinik verilerin büyük miktarlarına sahiptir. Sağlık verileri üzerinde büyük veri analitiği uygulamak, sağlık hizmetlerinin sunumunu iyileştirmek için öngörüler elde etme konusunda büyük bir potansiyel sunar. Ancak, bu veri kümelerinin büyüklüğü, analizlerde ve klinik ortamlara pratik uygulamalarda büyük zorluklar oluşturur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı (uzaktan) eğitimde katılımcılar, bir dizi uygulamalı canlı laboratuvar egzersiziyle sağlık alanında büyük veri analitiği yapmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hadoop MapReduce ve Spark gibi büyük veri analitiği araçlarını kurmak ve yapılandırmak
• Tıbbi verilerin özelliklerini anlamak
• Tıbbi verilerle başa çıkmak için büyük veri tekniklerini uygulamak
• Sağlık uygulamaları bağlamında büyük veri sistemlerini ve algoritmalarını incelemek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri Bilimciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik.

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapınız.

Geleneksel depolama teknolojileri, depolamanız gereken veri miktarını karşılayamadığında yüzlerce alternatif bulunmaktadır. Bu kurs, katılımcılara Big Data verileri depolamak ve analiz etmek için hangi alternatiflerin mevcut olduğunu ve bunların avantaj ve dezavantajlarını anlatmayı amaçlamaktadır.

Bu kurs, ağırlıklı olarak çözüm tartışmalarına ve sunumlarına odaklanmaktadır, ancak talep üzerine uygulamalı egzersizler de mevcuttur.

Bu kurs, Veri Bilimcisi beceri setinin bir parçasıdır (Alan: Veri ve Teknoloji).

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal), veritabanı yöneticileri ve geliştiricilerin Microsoft Azure Cosmos DB kullanarak yüksek tepki süresine sahip ve düşük gecikme süresine sahip uygulamalar geliştirebilmelerini ve yönetebilmelerini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Veritabanları ve uygulamalar oluşturmak için gerekli Cosmos DB kaynaklarını sağlayabileceklerdir.
• Cosmos DB'deki API'leri kullanarak uygulama performansını ve depolamayı ölçeklendirebileceklerdir.
• Cosmos DB kaynaklarını optimize ederek veritabanı işlemlerini yönetebilir ve maliyeti azaltabilirler.

Apache Hadoop, sunucu kümelerinde Büyük Veri işleme için en popüler çerçevedir. Bu üç (opsiyonel olarak dört) günlük kursun katılımcıları, Hadoop ve ekosistemi için iş faydaları ve kullanım senaryolarını öğrenecekler, küme dağıtımını ve büyümesini planlamayı, Hadoop'ı yüklemeyi, bakımını yapmayı, izlemeyi, sorun gidermeyi ve optimize etmeyi öğrenecekler. Ayrıca, toplu veri yükleme pratiği yapacaklar, çeşitli Hadoop dağıtımları ile tanışacaklar ve Hadoop ekosistemi araçlarını yükleyip yönetme konusunda pratik yapacaklardır. Kurs, Kerberos kullanarak kümenin güvenliğini sağlama tartışmasıyla sona erecektir.

“…Materiyaller çok iyi hazırlanmış ve kapsamlı bir şekilde ele alınmıştı. Laboratuvar Çok yardımcı ve iyi organize edilmişti.”
— Andrew Nguyen, Microsoft Online Advertising Principal Integration DW Mühendisi

Hedef Kitle

Hadoop yöneticileri

Format

Sözlü açıklamalar ve elden deneme laboratuvarları, yaklaşık olarak 60% sözlü açıklama, 40% laboratuvar.

Apache Hadoop, sunucu kümelerinde Büyük Veriyi işlemek için en popüler framework'dür. Bu kurs, geliştiricilere Hadoop ekosistemine ait çeşitli bileşenleri (HDFS, MapReduce, Pig, Hive ve HBase) tanıtır.

Apache Hadoop, sunucu kümelerinde Büyük Veri işleme için en popüler çerçevelerden biridir. Bu kurs, HDFS'deki veri yönetimi, gelişmiş Pig, Hive ve HBase konularına odaklanır. Bu gelişmiş programlama teknikleri deneyimli Hadoop geliştiricileri için faydalı olacaktır.

Hedef Kitle: geliştiriciler

Süre: üç gün

Format: dersler (50%) ve uygulamalı laboratuvarlar (50%).

Kitle:

Bu kurs, büyük veri/hadoop teknolojisini açıklığa kavuşturmayı ve anlaşılmamasının zor olmadığını göstermeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşları içindeki Hadoop kümelerini kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Hadoop'i kurun ve yapılandırın.
• Hadoop ekosistemindeki dört ana bileşeni anlayın: HDFS, MapReduce, YARN ve Hadoop Common.
• Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi'ni (HDFS) kullanarak bir kümeyi yüzlerce veya binlerce düğüme ölçeklendirin.
• HDFS'yi, şirket içi Spark dağıtımları için depolama motoru olarak ayarlayın.
• Spark'ın Amazon S3 gibi alternatif depolama çözümlerine ve Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike vb. gibi NoSQL veritabanı sistemlerine erişmesini sağlayın.
• Bir Apache Hadoop kümesini sağlama, yönetme, izleme ve güvenliğini sağlama gibi yönetimsel görevleri yerine getirin.

Apache NiFi, açık kaynaklı, akış tabanlı veri entegrasyonu ve olay işleme platformudur. Farklı sistemler arasında otomatik, gerçek zamanlı veri yönlendirmesi, dönüştürmesi ve sistem aracılaması sağlar. Web tabanlı kullanıcı arayüzü ve detaylı kontrol imkanları sunar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan), orta düzeydeki yöneticiler ve mühendisler için düzenlenmiştir. Bu kişilerin üretim ortamlarında NiFi veri akışlarını dağıtmayı, yönetmeyi, güvemli hale getirmeyi ve optimize etmeyi öğrenmek istiyor olabilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaklardır:

• Apache NiFi kümelerini kurma, yapılandırma ve bakım yapma.
• Farklı kaynaklardan ve havalardan veri akışları tasarlamayı ve yönetmeyi.
• Akış otomasyonunu, yönlendirmesini ve dönüştürme mantığını uygulama.
• Performansı optimize etme, işlemlerini izleme ve sorunları giderme.

Eğitim Formatı

• Günlük mimari tartışmalarını içeren etkileşimli ders.
• Akışları oluşturma, dağıtım ve yönetme konusunda elden deneyimler.
• Canlı-lab ortamında senaryo tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye'da, katılımcılar Apache NiFi kullanarak bir dizi demo uzantısı, bileşen ve işlemci geliştirirken akış tabanlı programlamanın temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NiFi'nin mimarisini ve veri akışı kavramlarını anlayabilecektir.
• NiFi ve üçüncü taraf API'lerini kullanarak uzantılar geliştirebilecektir.
• Kendi Apache Nifi işlemcilerini özel olarak geliştirebilecektir.
• Çeşitli ve alışılmadık dosya formatlarından ve veri kaynaklarından gerçek zamanlı verileri alıp işleyebilecektir.

İlişkisel veritabanları, veri depolama, alma ve sorgulama teknolojisi olarak uzun süredir tercih edilmektedir. İlişkisel veritabanları, kullanıcıların verilerini yapılandırılmış, iyi tanımlanmış bir dizi kalıba (model) göre düzenlemesine olanak tanır. Bu yaklaşım, standartlaştırılmış ve önceden iyi anlaşılan verileri depolamak için iyi çalışır (bir hastanenin hasta kayıtlarını tutan hasta kimliği, ad, soyad, son ziyaret tarihi gibi aynı tutarlı önceden tanımlanmış alanlarla bir hasta kabul uygulaması gibi). Ancak bu modelin de sınırlamaları vardır. Gelen verilerinin iyi tanımlanmadığı kuruluşlar için (henüz iş doğasının değişen yapısına uyum sağlamak için ziyaretçi verilerini toplamak için farklı alanlarla denemeler yapan bir başlangıcın çevrimiçi bir sorgu formu gibi), mevcut verilerin mevcut bir veritabanına nasıl sığacağına dair herhangi bir yerleşik tanım, düzenli olarak yeniden tanımlanması gerekebilir. Bu, verilerin yapısını ve desteklenmesi gereken farklı veri giriş türlerini dikte eden veri modelinin (şema) yeniden oluşturulmasını gerektirir; tüm bunlar, herhangi bir yeni verinin veritabanına kaydedilmeden önce yapılmalıdır.

NoSQL (Sadece SQL değil) veritabanları devreye giriyor. NoSQL veritabanları, kullanıcıları gelen verilerin yapısını önceden tanımlama zorunluluğundan kurtararak, yeni verileri anında eklemelerine ve güncellemelerine olanak tanır. NoSQL veritabanları genellikle ilişkisel veritabanlarından daha hızlıdır ve çok büyük miktarda veriyi kolaylıkla işleyebilir. NoSQL veritabanları, verileri birçok sunucuya (küme) verimli bir şekilde bölme ve bu verilere erişimi dengeleme yetenekleri sayesinde ilişkisel veritabanlarından daha iyi ölçeklenebilir. NoSQL veritabanları, gerçek zamanlı analiz, site kişiselleştirme, IoT ve mobil uygulamaları destekleyen uygulamalarla özellikle iyi entegre olur

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, en popüler NoSQL veritabanlarının mimarisini, tasarım ilkelerini ve işlevselliğini anlayacak ve canlı bir laboratuvar ortamında bir dizi NoSQL veritabanı kuracak, yönetecek ve değerlendirecektir. Bu eğitimin amacı, katılımcıların kuruluşları içinde uygun bir NoSQL veritabanı çözümünü akıllıca değerlendirmesini, önermesini ve uygulamasını sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MongoDB, Cassandra, Redis ve Neo4j dahil olmak üzere farklı türde NoSQL veritabanlarını kurmak ve yapılandırmak
• NoSQL veritabanlarının ilişkisel veritabanlarına göre avantaj ve dezavantajlarını anlamak
• NoSQL veritabanları tarafından kullanılan temel veri formatlarını anlamak ve bu formatların modern uygulamalar (masaüstü, mobil, bulut, IoT) geliştirirken nasıl avantaj sağlayabileceğini anlamak
• NoSQL veritabanında oluşturma, ekleme, güncelleme, silme işlemleri gerçekleştirmek
• Hem ilişkisel bir veritabanı hem de NoSQL'ün birlikte çalıştığı bir ortam kurmak
• Çok büyük veri kümelerinin işlenmesini dağıtmak için bir NoSQL veritabanı kümesi yapılandırmak
• NoSQL veritabanı kullanmanın güvenlik etkilerini anlamak
• Üretim ortamında bir NoSQL veritabanını dağıtmak ve ölçeklendirmek

Hedef Kitle

• Database profesyonelleri
• Veri mimarları
• Veri stratejistleri
• Proje yöneticileri
• Uygulamalarına esnek bir veritabanı çözümü entegre etmek isteyen uygulama geliştiricileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik

Not

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapın.

redis

nosql

Scylla, açık kaynaklı bir dağıtık NoSQL veri deposudur. Apache Cassandra ile uyumlu olup, önemli ölçüde daha yüksek verim ve daha düşük gecikme süreleri sunar.

Bu kursta katılımcılar, Scylla'nın özelliklerini ve mimarisini öğrenecek ve Scylla'yı kurma, yönetme, izleme ve sorun giderme konusunda pratik deneyim kazanacaklardır.

Hedef Kitle

• Database yöneticiler
• Geliştiriciler
• Sistem Mühendisleri

Kurs Formatı

• Kurs interaktiftir ve Scylla dağıtık veritabanlarını ve kümelerini dağıtma ve yönetme ilkeleri ve yaklaşımlarının tartışmalarını içerir.
• Kursun büyük bir bölümü uygulamalı egzersizler ve pratiklerden oluşur.