Formation IBM Datastage For Administrators and Developers

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à construire un Data Vault.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les concepts de conception derrière Data Vault 2.0, et son interaction avec le Big Data, le NoSQL et l'IA.
• Utiliser les techniques de mise en voûte des données pour permettre l'audit, le traçage et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données.
• Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible.
• Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles.

Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).

Apache Druid est un magasin de données distribué open-source, orienté colonne, écrit en Java . Il a été conçu pour ingérer rapidement d’énormes quantités de données d’événement et exécuter des requêtes OLAP à faible temps de latence sur ces données. Druid est couramment utilisé dans les applications de business intelligence pour analyser de gros volumes de données historiques et en temps réel. Il est également bien adapté pour alimenter des tableaux de bord analytiques interactifs rapides pour les utilisateurs finaux. Druid est utilisé par des sociétés telles que Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal et Yahoo.

Dans ce cours en direct dirigé par un instructeur, nous explorons certaines des limites des solutions d'entrepôt de données et expliquons comment Druid peut compléter ces technologies pour former une pile d'analyses en continu flexible et évolutive. Nous parcourons de nombreux exemples, en offrant aux participants la possibilité de mettre en œuvre et de tester des solutions basées sur Druid dans un environnement de laboratoire.

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, travaux pratiques intensifs, tests occasionnels pour évaluer la compréhension

Apache Kylin est un moteur d'analyse extrême et distribué pour le Big Data.

Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
• Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde

Remarque

• Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)

Public

• Ingénieurs Big Data
• Big Data

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Mem SQL est un système de gestion de base de données SQL distribué, en mémoire, pour le cloud et sur site. C'est un entrepôt de données en temps réel qui fournit immédiatement des informations à partir de données en temps réel et historiques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Mem SQL pour le développement et l’administration.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts clés et les caractéristiques de Mem SQL
• Installer, concevoir, maintenir et utiliser Mem SQL
• Optimiser les schémas dans Mem SQL
• Améliorer les requêtes dans Mem SQL
• Performance de référence dans Mem SQL
• Construire des applications de données en temps réel à l'aide de Mem SQL

Public

• Développeurs
• Administrateurs
• Ingénieurs d'exploitation

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données cloud basé sur petabytescale dans AWS Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les principes fondamentaux d'Amazon Redshift À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Amazon Redshift Charger, configurer, déployer, interroger et visualiser des données avec Amazon Redshift Public Développeurs Professionnels de l'informatique Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent mettre en place une base de données Greenplum à plusieurs nœuds.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Pivotal Greenplum.
• Modéliser les données en fonction des besoins actuels et des plans d'expansion futurs.
• Exécuter différentes techniques pour distribuer les données sur plusieurs nœuds.
• Améliorer les performances de la base de données grâce à l'optimisation.
• Surveiller et dépanner une base de données Greenplum.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs qui souhaitent mettre en place Greenplum Database des solutions de veille stratégique et d'entreposage de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Répondre aux besoins de traitement avec Greenplum.
• Exécuter des opérations ETL pour le traitement des données.
• Exploiter les infrastructures existantes de traitement des requêtes.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour des solutions d'analyse de données efficaces.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les principales fonctionnalités de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimiser le stockage et l'accès aux données en termes de coûts et de performances.
• Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 avec d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
• Développer des solutions à l'aide de l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Dépanner les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.

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)

Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont les activités sont menées dans de nombreux secteurs, y compris celui de l'administration. [Les taux de production de données et d'archivage numérique des administrations sont en hausse en raison de la croissance rapide des appareils et applications mobiles, des capteurs et appareils intelligents, des solutions d'informatique en nuage et des portails destinés aux citoyens. À mesure que l'information numérique se développe et devient plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et l'élimination de l'information deviennent également plus complexes. De nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d'analyse aident les organisations à tirer parti de leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un point d'inflexion, réalisant que l'information est un actif stratégique et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser les informations structurées et non structurées pour mieux servir et répondre aux exigences de la mission. Alors que les dirigeants gouvernementaux s'efforcent de faire évoluer les organisations axées sur les données afin d'accomplir leur mission avec succès, ils préparent le terrain pour corréler les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et les informations.

Les solutions gouvernementales à haute valeur ajoutée seront créées à partir d'un mélange des technologies les plus perturbatrices :

• Appareils et applications mobiles
• Services en nuage
• Technologies et réseaux sociaux d'entreprise
• Big Data et l'analytique

IDC prévoit que d'ici 2020, le secteur des technologies de l'information atteindra 5 000 milliards de dollars, soit environ 1 700 milliards de dollars de plus qu'aujourd'hui, et que 80 % de la croissance du secteur sera tirée par ces technologies de la troisième plate-forme. À long terme, ces technologies seront des outils essentiels pour gérer la complexité de l'information numérique croissante. La technologie Big Data est l'une des solutions intelligentes de l'industrie et permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en agissant sur la base de modèles révélés par l'analyse de grands volumes de données - liées et non liées, structurées et non structurées.

Pour donner un sens à ces volumes de données, il faut des outils et des technologies de pointe capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'informations vastes et diversifiés", ont écrit Tom Kalil et Fen Zhao, du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche, dans un article publié sur le blog du Bureau de la politique scientifique et technologique.

La Maison Blanche a fait un pas en avant pour aider les agences à trouver ces technologies en créant l'initiative nationale de recherche et de développement Big Data en 2012. Cette initiative prévoyait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires pour l'analyser.

Les défis que pose le Big Data sont presque aussi redoutables que ses promesses sont encourageantes. Le stockage efficace des données est l'un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés, les agences doivent donc minimiser le prix du stockage par mégaoctet et garder les données facilement accessibles pour que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le veulent et comme ils le veulent. La sauvegarde de quantités massives de données accentue le défi.

L'analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent de passer au crible les montagnes de données, en repérant les tendances qui peuvent les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les responsables informatiques fédéraux pensent que Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en remplissant les objectifs de leur mission).

Les outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de répondre à la nécessité d'analyser leurs données. Par exemple, le Computational Data Analytics Group du Oak Ridge National Laboratory a mis son système d'analyse de données Piranha à la disposition d'autres agences. Ce système a aidé des chercheurs en médecine à trouver un lien permettant d'alerter les médecins en cas d'anévrisme aortique avant qu'il ne se produise. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que l'examen de CV pour mettre en relation des candidats à l'emploi et des responsables du recrutement.

Jour 1 - fournit un aperçu de haut niveau des domaines essentiels du Big Data . Le module est divisé en une série de sections, chacune étant accompagnée d'un exercice pratique.

Jour 2 - explore une gamme de sujets qui associent des pratiques et des outils d'analyse aux environnements Big Data . Il n'entre pas dans les détails de mise en œuvre ou de programmation, mais conserve la couverture à un niveau conceptuel, en se concentrant sur des sujets permettant aux participants de développer une compréhension complète des fonctions d'analyse communes offertes par Big Data solutions Big Data .

Jour 3 - donne un aperçu des sujets fondamentaux et essentiels liés à l’architecture de la plateforme de la solution Big Data . Il couvre Big Data mécanismes Big Data requis pour le développement d'une plate-forme de solution Big Data et les options architecturales pour l'assemblage d'une plate-forme de traitement de données. Des scénarios courants sont également présentés pour fournir une compréhension de base de la manière dont une plate-forme de solution Big Data est généralement utilisée.

Jour 4: poursuit le troisième jour en explorant des sujets avancés relatifs à l'architecture de la plateforme de la solution Big Data . En particulier, différentes couches architecturales constituant la plate-forme de solution Big Data sont introduites et discutées, notamment les sources de données, l'entrée de données, le stockage de données, le traitement de données et la sécurité.

Jour 5 - couvre un certain nombre d’exercices et de problèmes conçus pour tester la capacité des délégués à appliquer leurs connaissances des sujets traités les jours 3 et 4.

Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont la police est appliquée. Les défis que Big Data posent sont presque aussi difficile que Big Data promesse. Le stockage efficace des données est l’un de ces défis; l’analyser efficacement en est un autre.

Dans le cadre de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront l’état d’esprit permettant d’approcher Big Data technologies Big Data , d’évaluer leur impact sur les processus et les politiques existants, et de mettre en œuvre ces technologies afin de détecter les activités criminelles et de les prévenir. Des études de cas d’organismes d’application de la loi du monde entier seront examinées pour mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d’adoption.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Combinez Big Data technologie Big Data avec les processus de collecte de données traditionnels pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement de données volumineuses pour l'analyse de données
• Préparer une proposition en vue de l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche des enquêtes criminelles fondée sur les données

Public

• Spécialistes de l'application de la loi avec une formation technique

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Big Data désigne des solutions destinées au stockage et au traitement de grands ensembles de données. Développé par Go Ogle au départ, ces Big Data volumes de Big Data des solutions ont évolué et inspiré d' autres projets similaires, dont beaucoup sont disponibles en open source. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier.

Lorsque les technologies de stockage traditionnelles ne gèrent pas la quantité de données que vous avez besoin de stocker, il existe des centaines d’alternatives. Ce cours essaie de montrer aux participants quelles sont les alternatives pour stocker et analyser le Big Data et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients.

Ce cours est principalement axé sur la discussion et la présentation de solutions, bien que des exercices pratiques soient disponibles sur demande.