Türkiye Merkezli Veri Yönetimi Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri madenciliği, veritabanı kullanımı ve gelişmiş analitik projelerinde Stratio Data Fabric kullanmak isteyen başlangıç seviyesindeki veri analistlerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Stratio Data Fabric’in bileşenleri, mimarisi ve işlevleri hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak.
• Stratio’nun Rocket analitik ortamını kullanarak veri işlem hatları tasarlamak ve yürütmek.
• Uyumluluk, kalite kontrolü ve güvenlik için Stratio içinde artırılmış veri yönetimi ilkelerini uygulamak.
• Stratio’daki Intelligence modülünü kullanarak tanımlayıcı ve öngörücü veri analizleri yapmak.
• Mevcut Databricks projelerini Stratio’ya güvenle geçirmek, sorunsuz operasyonel iş akışları ve devam eden veri analizleri sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sektör özelindeki bulut ortamlarında veri yönetiminde ustalaşmak isteyen orta seviyedeki veri mühendisleri, bulut mimarları ve iş zekası profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri dokularının prensiplerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Veri entegrasyonu ve düzenleme çözümlerini tasarlayabilecek ve uygulayabilecektir.
• Sektör bulutu platformlarında veri kalitesini ve yönetişimi sağlayabilecektir.
• Sektöre özel veri analizi ve karar vermeyi desteklemek için veri dokularını kullanabilecektir.
• Bulut veri yönetimindeki yeni trendler ve teknolojilerle güncel kalabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Microsoft Fabric kullanarak bir lakehouse çözümü uygulamak isteyen orta düzey veri profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft Fabric'in mimarisini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Microsoft Fabric kullanarak bir Lakehouse'u yapılandırıp yönetebilecektir.
• Apache Spark kullanarak veri alıp dönüştürebilecektir.
• Veri sürümleme ve yönetimi için Delta Lake tablolarını kullanabilecektir.
• Dataflows Gen2 ile veri alma hatları uygulayabilecektir.
• Data Factory kullanarak veri hatlarını düzenleyebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli veri kümelerinde doğruluğu, tutarlılığı ve güvenilirliği sağlayarak analiz için verileri etkili bir şekilde hazırlamak için gerekli bilgi ve pratik becerileri kazanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan BT profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Analiz ve modelleme amacıyla yüksek kaliteli, güvenilir veriler sağlamada veri hazırlamanın önemini kapsamlı bir şekilde anlayabilmek.
• Gerçek dünya veri kümelerini kullanarak veri toplama, temizleme, dönüştürme ve entegrasyon tekniklerinde uygulamalı yetkinlik kazanmak.
• Veriyle ilgili zorlukları, tutarsızlıkları ve uyumsuzlukları etkili bir şekilde belirleme ve çözme becerisi geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluş içindeki veri kataloglarının gücünü anlamak, uygulamak ve kullanmak için gerekli derinlemesine bilgi ve pratik beceriler kazanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan BT profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir kuruluş içinde veri kataloglarını etkili bir şekilde uygulamayı ve yönetmeyi öğrenin.
• Veri kataloglarını etkili veri yönetimi ve uyumluluk için kullanın.
• Veri kataloglarını kullanarak etkili veri keşfi ve arama yetenekleri geliştirin.
• Veri kataloglarını mevcut veri sistemleriyle sorunsuz işlevsellik için entegre edin.

Eğitimin Amacı

• Müfettiş görevlerini yerine getirme konusunda pratik bilgi edinmek
• Denetim yapma ve risk değerlendirme konusunda pratik bilgi edinmek
• Kişisel verilerin işlenmesine ilişkin yeni kurallar hakkında pratik bilgi sağlamak

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşlarının SAR (Veri Konusu Hakları) sürecinin verimli, uyumlu ve risksiz olmasını sağlamak isteyen orta ve üst düzey uyum görevlileri, hukuk ekipleri ve veri koruma uzmanları için tasarlanmıştır. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• SAR'ları yöneten yasal çerçeveyi anlayabilecektir.
• Uyumluluğu koruyarak SAR'ları verimli bir şekilde işleyebilecektir.
• Veri koruma yasaları kapsamındaki istisnaları ve sınırlamaları belirleyebilecektir.
• Üçüncü taraf verileri de dahil olmak üzere karmaşık SAR senaryolarını yönetebilecektir.
• SAR dokümantasyonu ve yanıtları için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapılandırılmış bir veri ihlali yönetimi yaklaşımı geliştirmek isteyen orta ve üst düzey BT profesyonelleri ve iş liderlerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri ihlallerinin nedenlerini ve sonuçlarını anlayabilecektir.
• Veri ihlallerini önleme stratejileri geliştirebilecek ve uygulayabilecektir.
• İhlalleri içermek ve etkilerini azaltmak için bir olay müdahale planı oluşturabilecektir.
• Adli soruşturmalar yürütebilecek ve ihlallerin etkisini değerlendirebilecektir.
• İhlal bildirimi için yasal ve düzenleyici gerekliliklere uyabilecektir.
• Veri ihlallerinden kurtulabilecek ve güvenlik duruşunu güçlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Data Cloud kullanarak veri yönetimi ve analizi, çeşitli veri kaynaklarını entegre etme ve veri iş akışlarını optimize etme konusunda bilgi edinmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar katılımcılara yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Data Cloud platformlarının temel özelliklerini ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Bir Data Cloud ortamını kurup yapılandırabilecektir.
• Birden çok veri kaynağını birleşik bir bulut ortamına entegre edebilecektir.
• Yerleşik araçları kullanarak veri analizleri yapıp uygulanabilir bilgiler üretebilecektir.
• Bulutta veri güvenliği ve uyumluluk için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri dönüşümü için Oracle GoldenGate'yı kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen sistem yöneticileri ve geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Oracle GoldenGate'yı kurun ve yapılandırın.
• Oracle GoldenGate aracı kullanarak Oracle veritabanı replikasyonunu anlayın.
• Oracle GoldenGate mimarisini anlayın.
• Bir veritabanı replikasyonu ve geçişini yapılandırın ve gerçekleştirin.
• Oracle GoldenGate performansını optimize edin ve sorunları giderin.

Eğitimin Amacı

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri yapısında kuyrukları uygulamayı öğrenmek isteyen geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri yapısında yaygın olarak kullanılan algoritmaları öğrenmek.
• Kuyruk veri yapısının uygulamalarını anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri kalitesini yönetme ve iyileştirme konusunda becerilerini derinleştirmek isteyen başlangıç ​​ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir. Talend Data Stewardship kullanılarak. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kalitesini korumada veri yönetimi rolünü kapsamlı bir şekilde anlayın.
• Veri kalitesi görevlerini yönetmek için Talend Data Stewardship kullanın.
• Talend Data Stewardship içinde görevler oluşturun, atayın ve yönetin; iş akışı özelleştirmesi dahil.
• Veri kalitesini ve yönetim çabalarını izlemek için aracın raporlama ve izleme yeteneklerini kullanın.

Hem Data Protection Kanun 1998 ("Kanun") ve kuruluşlar ile bireyler için etkileri konusunda yeterli eğitim sağlamak gereklidir. Kanun ile selefi olan Data Protection Kanun 1984 arasında önemli farklılıklar bulunmaktadır. Özellikle, Kanun, manuel kayıtlar ve sınır ötesi veri akışları, yeni bir bildirim sistemi ve değiştirilmiş ilkelerle ilgili önemli yeni yükümlülükler içermektedir. Kanun'un Avrupa bağlamında anlaşılması önemlidir. Veri koruma konularında deneyimli olanların yanı sıra bu konuya yeni başlayanların da eğitilmesi, kuruluşlarının yasal uyumluluğun sürekli olarak ele alındığından emin olmasını sağlayacaktır. Kuruluşların itibarını ve güvenilirliğini artırmak için ilgili veri koruma politikaları ve prosedürleri aracılığıyla, zamanında uzman veri koruma tavsiyesi gerektiren sorunların belirlenmesi gereklidir. Hedefler Müfredatın amacı, düzenlemenin mekaniğine odaklanmak yerine, veri koruma ilkelerinin nasıl çalıştığını anlamayı teşvik etmektir. Müfredat, Kanun'u insan hakları bağlamında ele almakta ve kuruluşlar içinde iyi uygulamaları teşvik etmektedir. Sertifikayı aldıktan sonra, sertifika sahipleri:

• Kanun'un daha geniş bağlamının anlaşılması
• Kanun ve Gizlilik ve Electronic Communications (EC Direktifi) Yönetmelikleri 2003'ün nasıl çalıştığının anlaşılması, ilişkili mevzuatın Kanun ile nasıl ilişkili olduğunu anlamak, uyumluluğun sağlanması için yapılması gerekenleri anlamak ve veri koruma alanında tanınmış bir nitelik elde etmek.

Kurs Özeti Müfredat, her biri birçok alt bölüme ayrılmış üç ana bölümden oluşmaktadır! Bağlam - bu bölüm, Kanun'un kökenlerini ve nedenlerini ve genel olarak gizliliği ele alacaktır. Hukuk – Data Protection Kanun - bu bölüm, Kanun'un ana kavramlarını ve unsurlarını ve ikincil mevzuatı ele alacaktır. Uygulama - bu bölüm, uyumluluğun nasıl sağlandığını ve Kanun'un uygulamada nasıl çalıştığını ele alacaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluş verilerini tasarlamak, yönetmek ve değerlendirmek isteyen bilgisayar mühendisleri, veri analistleri ve proje yöneticilerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir kuruluşun ihtiyaçlarına uygun veri sistemleri tasarlamak.
• Etkili bir veri işleme sistemi oluşturmak için veri varlıklarını değerlendirmek.
• Sağlam bir kurumsal veri mimarisi oluşturmak için risk azaltma yöntemlerini uygulamak.

Hedef Kitle

• Programcılar
• IT alanına yeni başlayan profesyoneller

Kurs Formatı Ders anlatımı, tartışma ve yoğun uygulamalı çalışma bir arada.

Bu, eğitmen liderliğinde bir kurstur ve "CDP - Data Protection Sertifikası" kursunun sertifikasız sürümüdür. Veri koruma konularında deneyimli olanların yanı sıra bu konuya yeni başlayanların da, kuruluşlarının yasal uyumluluğun sürekli olarak ele alındığından emin olması için eğitilmesi gerekmektedir. Kuruluşun itibarını ve güvenilirliğini artırmak için ilgili veri koruma politikaları ve prosedürleri aracılığıyla zamanında uzman veri koruma tavsiyesi gerektiren sorunların belirlenmesi gereklidir. Amaçlar: Müfredatın amacı, düzenlemenin mekaniğine odaklanmak yerine, veri koruma ilkelerinin nasıl çalıştığını anlamayı teşvik etmektir. Müfredat, Yasayı insan hakları bağlamında ele alır ve kuruluşlar içinde iyi uygulamaları teşvik eder. Tamamlandığında şunlara sahip olacaksınız:

• Yasanın daha geniş bağlamının anlaşılması.
• Yasanın ve Gizlilik ve Electronik Communications (EC Direktifi) Yönetmeliklerinin 2003’ün nasıl çalıştığının anlaşılması.
• İlgili mevzuatın Yasa ile nasıl ilişkili olduğuna dair geniş bir anlayış.
• Uyumluluğun sağlanması için yapılması gerekenlerin anlaşılması.

Kurs Özeti: Müfredat, her biri alt bölümlere ayrılmış üç ana bölümden oluşmaktadır.

• Bağlam - bu, Yasanın kökenlerini ve nedenlerini ve genel olarak gizliliği ele alacaktır.
• Yasa - Data Protection Yasası - bu, Yasanın ve ikincil mevzuatın ana kavramlarını ve unsurlarını ele alacaktır.
• Uygulama - bu, uyumluluğun nasıl sağlandığını ve Yasanın uygulamada nasıl çalıştığını ele alacaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), içerik varlıklarını yönetmek için DSpace platformunu kurmak, yapılandırmak ve izlemek isteyen depo yöneticilerine, Sistem Yöneticilerine ve geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli dijital içerik türlerini yönetmek ve korumak için DSpace'i ayarlamak.
• Belge kitaplıklarını çevrimiçi olarak depolamak, korumak ve paylaşmak için DSpace platformunu yönetmek.
• Organizasyonel ihtiyaçlara uygun olarak DSpace kullanıcı arayüzünü, meta verilerini ve veritabanını yapılandırmak.
• Kullanıcı trafiğini ve metrikleri izlemek ve kuruluş için faydalı istatistikler oluşturmak için analiz hizmetlerini kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşlarında bir Ana Data Management çözümü etkinleştirmek için EBX5 (TIBCO EBX) kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gereksinimleri yorumlayıp bir MDM çözümü tasarlayabilecekler.
• Ana verilerin yönetilmesini ve entegrasyonunu sağlayabilecekler.
• Birden çok sistem arasında verileri entegre edip aktarabilecekler.
• Eşleştirme ve birleştirme mantığını kullanarak EBX5'e veri aktarabilecekler.
• Kuruluşlarının iş gereksinimlerini karşılayan bir veri modeli tasarlayabilecek, oluşturabilecek ve belgeleyebilecekler.
• EBX5'i 3. taraf hizmetlerle entegre edebilecekler.

This one-day course is for people looking for a brief outline of the GDPR – General Data Protection Regulations coming out May 25, 2018. This is ideal for managers, department heads, and employees who need to understand the basics of the GDPR.

Bu kurs, öncelikle kontrol sistemlerinin ve BT ortamının geçerli yasa ve yönetmeliklere uygunluğunu sağlamakla görevli denetçiler ve diğer idari roller için geliştirilmiştir. Kurs, temel GDPR kavramların yanı sıra bunların denetçilerin çalışmalarını nasıl etkileyeceğinin anlaşılmasıyla başlayacaktır. Katılımcılar ayrıca veri öznesi haklarını, veri sorumluları ve işlemcilerin yükümlülüklerini ve yönetmelik bağlamındaki yaptırım ve uyum kavramlarını inceleyeceklerdir. Eğitim, denetçilerin yönetişim ve yanıt mekanizmalarını ve uyumsuzlukla ilişkili riski yönetmeye yardımcı olabilecek destekleyici süreçleri gözden geçirmelerini sağlayacak olan ISACA tarafından sağlanan denetim programını da kapsayacaktır.

This is more in-depth and would be for those working a great deal with the GDPR and who may be appointed to the GDPR team. This would be ideal for IT, human resources and marketing employees, and they will deal extensively with the GDPR.

KNIMEAnalytics Platform, veri odaklı yenilikçiliğin önde gelen açık kaynaklı seçeneğidir ve verilerinizdeki potansiyeli keşfetmenize, yeni bilgiler edinmenize veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce kullanıma hazır örnek, kapsamlı bir entegre araç yelpazesi ve mevcut en geniş gelişmiş algoritmalar seçeneğiyle KNIME Analytics Platform, her veri bilimcisi ve iş analisti için mükemmel bir araç kutusudur. Bu KNIME Analytics Platform kursu, yeni başlayanlar, ileri düzey kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME ile tanışmak, onu daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek ve KNIME iş akışlarına dayalı net, kapsamlı raporlar oluşturmak için ideal bir fırsattır.

“KNIME Analitik Platformu” eğitimi, bu ücretsiz veri analiz platformasının kapsamlı bir genel bakışını sunar. Program, veri işleme ve analizine giriş, KNIME'nın kurulumu ve yapılandırılması, iş akışı oluşturma, iş modeli oluşturma metodolojisi ve veri modelleme konularını içerir. Kurs ayrıca gelişmiş veri analizi araçları, iş akışı içe ve dışa aktarımı, araç entegrasyonu, ETL süreçleri, veri keşfi, görselleştirme, uzantılar ve R, Java, Python, Gephi, Neo4j gibi araçlarla entegrasyonu ele alır. Eğitim, raporlama, BIRB ile entegrasyon ve KNIME WebPortal’ın tartışılmasıyla sona erer.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), sistem yöneticileri, veritabanı yöneticileri, veri mimarları ve çeşitli kaynaklardan gelen verilerini düzenlemek ve yönetmek için MarkLogic Data Hub'ü kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar, MarkLogic Data Hub yeteneklerini ve araçlarını kullanarak kurumsal verilerini özelleştirebilecek, güvenceye alabilecek, izleyebilecek ve yönetebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), veritabanı sistemlerini optimize etmek için MarkLogic Server'ü kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen sistem yöneticileri, veritabanı yöneticileri, veri mimarları ve geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar, kurumsal verilerini ve veritabanı sistemlerini MarkLogic Server kullanarak uygulayabilecek, geliştirebilecek, yönetebilecek ve güvence altına alabileceklerdir.

Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE), veri entegrasyonu, raporlama, gösterge panoları ve yükleme yetenekleri sağlayan bir iş zekası paketidir. Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'nin özelliklerini nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını öğreneceklerdir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'yi kurmak ve yapılandırmak
• Pentaho CE araçlarının ve özelliklerinin temellerini anlamak
• Pentaho CE kullanarak raporlar oluşturmak
• Üçüncü taraf verilerini Pentaho CE'ye entegre etmek
• Pentaho CE'de büyük veri ve analizlerle çalışmak

Hedef Kitle

• Programcılar
• İş Zekası Geliştiricileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

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

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ürün, müşteri, satıcı vb. verileri birden çok alanda yönetmek için Pimcore kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Karmaşık ana verileri heterojen sistemler arasında birleştirmek.
• Çeşitli kaynaklardan ve formatlardan karmaşık çok alanlı veri modellerini yapılandırmak.
• Bir kuruluş içindeki verilerin hiyerarşisini ve yapısını modellemek, depolamak ve yönetmek.
• Ana verileri temizlemek, eşleştirmek, doğrulamak ve standartlaştırmak.
• PIM verilerini dijital varlık yönetimi (DAM), içerik yönetimi (CMS) ve kullanıcı deneyimi / müşteri deneyimi tasarımı (UX / CX) ile entegre etmek.

Sensor Fusion, birden fazla sensörden gelen verilerin birleştirilmesi ve entegre edilerek daha doğru, güvenilir ve bağlamsal bir veri görünümü sağlanmasıdır. Sensor Fusion uygulamaları, farklı veri kaynaklarını filtrelemek ve entegre etmek için algoritmalar gerektirir. Hedef Kitle Bu kurs, çoklu sensör uygulamalarıyla ilgilenen mühendisler, programcılar ve mimarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşun rolleri ve görevlerini dağıtmak ve yönetmek için Talend Administration Center'ı kurmak isteyen sistem yöneticileri, veri bilimcileri ve iş analistlerine yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Talend Administration Center'ı kurmak ve yapılandırmak.
• Talend yönetim temellerini anlamak ve uygulamak.
• Talend içinde iş projeleri veya görevleri oluşturmak, dağıtmak ve çalıştırmak.
• Veri kümelerinin güvenliğini izlemek ve TAC çerçevesine dayalı iş rutinleri geliştirmek.
• Büyük veri uygulamalarına dair daha geniş bir anlayış kazanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Big Data verilerini okuma ve işleme sürecini basitleştirmek amacıyla Talend Open Studio'yu kullanmak isteyen teknik personele yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Talend Open Studio for Big Data'i kurmak ve yapılandırmak.
• Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR ve Apache gibi Big Data sistemlerine bağlanmak.
• Open Studio'nun büyük veri bileşenlerini ve bağlayıcılarını anlamak ve kurmak.
• MapReduce kodunu otomatik olarak oluşturmak için parametreleri yapılandırmak.
• Hadoop işlerini çalıştırmak için Open Studio'nun sürükle-bırak arayüzünü kullanmak.
• Büyük veri işlem hatlarını prototiplemek.
• Büyük veri entegrasyon projelerini otomatikleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Talend Cloud hizmetlerini kullanarak veri entegrasyon süreçlerini yönetmek, izlemek ve çalıştırmak isteyen veri yöneticilerine ve geliştiricilere yöneliktir. Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Platformdaki kullanıcıları ve rolleri yönetmek için Talend Management Konsolunu kullanabilme.
• İlgili veri kümelerini bulmak ve anlamak için verileri değerlendirebilme.
• İşlenmekte olan veya hareketsiz durumdaki verileri işlemek ve izlemek için bir işlem hattı oluşturabilme.
• İşletmeyle ilgili içgörüler elde etmek için verileri analiz için hazırlayabilme.

In this instructor-led, live training in Türkiye, participants will learn how to use Talend Open Studio for ESB to create, connect, mediate and manage services and their interactions. By the end of this training, participants will be able to

• Integrate, enhance and deliver ESB technologies as single packages in a variety of deployment environments.
• Understand and utilize Talend Open Studio's most used components.
• Integrate any application, database, API, or Web services.
• Seamlessly integrate heterogeneous systems and applications.
• Embed existing Java code libraries to extend projects.
• Leverage community components and code to extend projects.
• Rapidly integrate systems, applications and data sources within a drag-and-drop Eclipse environment.
• Reduce development time and maintenance costs by generating optimized, reusable code.