Apache Kafka for Python Programmers Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op data-ingenieurs, datawetenschappers en programmeurs die Spark Streaming functies willen gebruiken bij het verwerken en analyseren van realtime gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers Spark Streaming gebruiken om live datastromen te verwerken voor gebruik in databases, bestandssystemen en live dashboards.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka streamverwerking willen implementeren zonder code te schrijven.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Confluent KSQL.
• Zet een streamverwerkingspijplijn op met alleen SQL-opdrachten (geen Java- of Python-codering).
• Voer datafiltering, transformaties, aggregaties, joins, windowing en sessionization volledig in SQL uit.
• Ontwerp en implementeer interactieve, continue queries voor het streamen van ETL en realtime analyses.

Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
• Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
• Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
• Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
• Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
• Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Beam is een open source, uniform programmeermodel voor het definiëren en uitvoeren van parallelle pijplijnen voor gegevensverwerking De kracht zit hem in de mogelijkheid om zowel batch- als streamingpijplijnen uit te voeren, waarbij de uitvoering wordt uitgevoerd door een van Beam's ondersteunde backends voor gedistribueerde verwerking: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark en Google Cloud Dataflow Apache Beam is nuttig voor ETL-taken (Extract, Transform en Load), zoals het verplaatsen van gegevens tussen verschillende opslagmedia en gegevensbronnen, het transformeren van gegevens in een meer wenselijk formaat en het laden van gegevens op een nieuw systeem In deze live training met instructor (op locatie of op afstand) leren deelnemers hoe de Apache Beam SDK's in een Java- of Python-toepassing kunnen worden geïmplementeerd die een gegevensverwerkingspijplijn definieert voor het decomposeren van een grote dataset in kleinere chunks voor onafhankelijke, parallelle verwerking Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer Apache Beam Gebruik een enkel programmeermodel om zowel batch- als streamverwerking uit te voeren met behulp van hun Java- of Python-toepassing Voer pijpleidingen uit in meerdere omgevingen Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Deze cursus zal in de toekomst beschikbaar zijn voor Scala Neem contact met ons op om dit te regelen .

Apache Apex is een YARNnative-platform dat stream- en batchverwerking combineert Het verwerkt grote datainmotion op een manier die schaalbaar, performant, faulttolerant, stateful, veilig, gedistribueerd en eenvoudig te bedienen is Deze geinspireerde live training introduceert de uniforme stream-processingarchitectuur van Apache Apex en leidt deelnemers door de creatie van een gedistribueerde applicatie met Apex op Hadoop Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp gegevensverwerkingspijplijnconcepten zoals aansluitingen voor bronnen en putten, algemene gegevenstransformaties, enz Bouw, schaal en optimaliseer een Apex-applicatie Verwerk realtime datastreams betrouwbaar en met minimale latency Gebruik Apex Core en de Apex Malhar-bibliotheek om snelle applicatie-ontwikkeling mogelijk te maken Gebruik de Apex API om bestaande Java-code te schrijven en opnieuw te gebruiken Integreer Apex in andere applicaties als een verwerkingsengine Stem, test en schaal Apex-toepassingen Publiek ontwikkelaars Enterprise architecten Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Apache Storm is een gedistribueerde, real-time computing engine gebruikt om real-time business intelligence te vergemakkelijken. Dit gebeurt door toepassingen in staat te stellen onbeperkte gegevensstromen betrouwbaar te verwerken (bv. de stroomverwerking).

"Storm is voor real-time verwerking wat Hadoop is voor batch verwerking!"

In deze instructeur geleide live training zullen de deelnemers leren hoe te installeren en configureren Apache Storm, vervolgens een Apache Storm applicatie ontwikkelen en implementeren voor het verwerken van grote gegevens in real-time.

Enkele van de onderwerpen die in deze training zijn opgenomen, zijn:

• Apache Storm in de context van Hadoop
• Werken met onbeperkte gegevens
• voortdurende berekening
• Realtime analyse
• Distribueerde RPC en ETL verwerking

Vraag deze cursus nu!

Het publiek

• Software en ETL ontwikkelaars
• Mainframe professionals
• Data wetenschappers
• Big data analisten
• [ 1 ] Professionals

Format van de cursus

• Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apachi NiFi.
• Verzamel, transformeer en beheer gegevens uit ongelijksoortige, gedistribueerde gegevensbronnen, waaronder databases en big data-meren.
• Automatiseer gegevensstromen.
• Schakel streaminganalyse in.
• Pas verschillende benaderingen toe voor gegevensopname.
• Transformeer Big Data en naar zakelijke inzichten.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basisprincipes van flow-gebaseerd programmeren terwijl ze een aantal demo-extensies, componenten en processors ontwikkelen met behulp van Apache NiFi.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de architectuur- en datastroomconcepten van NiFi.
• Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
• Op maat ontwikkelen van hun eigen Apache Nifi-processor.
• Neem realtime gegevens op uit ongelijksoortige en ongebruikelijke bestandsformaten en gegevensbronnen en verwerk deze.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie) introduceert de principes en benaderingen achter gedistribueerde stream- en batchgegevensverwerking, en begeleidt deelnemers bij het creëren van een realtime datastreamingapplicatie in Apache Flink.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet een omgeving op voor het ontwikkelen van data-analyseapplicaties. Begrijp hoe de grafiekverwerkingsbibliotheek van Apache Flink (Gelly) werkt. Pakket, voer uit en bewaak Flink-gebaseerde, fouttolerante datastreaming-applicaties. Beheer diverse werklasten. Voer geavanceerde analyses uit. Stel een Flink-cluster met meerdere knooppunten in. Meet en optimaliseer prestaties. Integreer Flink met verschillende Big Data systemen. Vergelijk de mogelijkheden van Flink met die van andere raamwerken voor big data-verwerking.

Pandas is een Python-pakket dat datastructuren biedt voor het werken met gestructureerde (tabelvormige, multidimensionale, potentieel heterogene) en tijdreeksgegevens.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die Pandas willen gebruiken om voorspellende analyses uit te voeren met machinaal leren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Voer gegevensverwerking uit in Python.
• Voer ETL-bewerkingen uit voor machine learning.
• Creëer datavisualisaties met Pandas

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die Modin willen gebruiken om parallelle berekeningen te bouwen en te implementeren met Pandas voor snellere data-analyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde omgeving op om met Modin workflows op schaal te ontwikkelen Pandas.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van Modin.
• Ken de verschillen tussen Modin, Dask en Ray.
• Voer Pandas bewerkingen sneller uit met Modin.
• Implementeer de volledige Pandas API en functies.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en software-ingenieurs die Dask willen gebruiken met het Python ecosysteem om grote datasets te bouwen, schalen en analyseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de omgeving op om te beginnen met het bouwen van big data-verwerking met Dask en Python.
• Ontdek de functies, bibliotheken, tools en API's die beschikbaar zijn in Dask.
• Begrijp hoe Dask parallel computing in Python versnelt.
• Leer hoe u het Python-ecosysteem (Numpy, SciPy en Pandas) kunt schalen met Dask.
• Optimaliseer de Dask-omgeving om hoge prestaties te behouden bij het verwerken van grote datasets.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI met Python willen gebruiken om RESTful API's eenvoudiger en sneller te bouwen, testen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om API's te ontwikkelen met Python en FastAPI.
• Creëer sneller en eenvoudiger API's met de FastAPI-bibliotheek.
• Leer hoe u datamodellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
• Verbind API's met een database met behulp van SQLAlchemy.
• Implementeer beveiliging en authenticatie in API's met behulp van de FastAPI-tools.
• Bouw containerimages en implementeer web-API's op een cloudserver.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die de FARM-stack (FastAPI, React en MongoDB) willen gebruiken om dynamische, krachtige en schaalbare webapplicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet de benodigde ontwikkelomgeving op die FastAPI, React en MongoDB integreert. Begrijp de belangrijkste concepten, kenmerken en voordelen van de FARM-stack. Leer hoe u REST API's bouwt met FastAPI. Leer hoe u interactieve applicaties ontwerpt met React. Ontwikkel, test en implementeer applicaties (front-end en back-end) met behulp van de FARM-stack.