Partner merytoryczny

Adresaci szkolenia

Szkolenie dla architektów korporacyjnych projektujących zarówno oprogramowanie jak i systemy, w których przetwarzane są duże ilości danych. Szkolenie jest również przydatne dla analityków biznesowych definiujących założenia projektowe.

Cel szkolenia

Uczestnicy szkolenia zapoznają się z nowym problemem jakim jest analiza bardzo dużych zbiorów danych (Big Data) z różnych źródeł. Na szkoleniu przybliżone zostaną problemy Big Data i podejście w sposób ogólny i wysoko poziomowy. Ponadto, przedstawiony zostanie szereg konkretnych technologii z rodziny Big Data, zarówno klastrowych jak i chmurowych, odpowiednich do różnego rodzaju problemów. Poruszona zostanie również integracja systemów Big Data z istniejącymi systemami i oprogramowaniem.

Mocne strony szkolenia

Szkolenie jest prowadzone przez osoby na co dzień pracujące z problemami Big Data i mającymi praktyczne doświadczenie w tej dziedzinie. Z tego powodu szkolenie często wykracza poza dostępne choć często rozproszone materiały. Ponadto, program jest ciągle uaktualniany ze względu na szybki rozwój rozwiązań, których dotyczy szkolenie. Po szkoleniu uczestnik będzie miał szerokie spojrzenie na ekosystem rozwiązań z dziedziny Big Data i NoSQL i będzie potrafił wskazać technologie odpowiednie do rozwiązania postawionego problemu.

Wymagania

Szkolenie nie ma twardych wymagań technicznych od uczestników. Mile widziane: umiejętność projektowania oprogramowania i/lub systemów IT, znajomość problemów analizy danych, analityka biznesowa, podstawy zarządzania projektem.

Parametry szkolenia

1 dni robocze, 1*7 godz roboczych, grupa 8-10 osób. Szkolenie głównie w formie prezentacji i przykładowych problemów (case’ów). Istnieje możliwość demonstracji przykładowych systemów.

Program szkolenia

  1. Wstęp do Big Data
    1. Definicja
    2. Czym jest Big Data?
    3. Geneza i historia Big Data
  2. Definiowanie problemów Big Data
    1. Klasyfikacja problemów Big Data
    2. Strony w projekcie Big Data
    3. Czy mamy problem Big Data?
    4. Wymagania w projekcie Big Data
  3. Przegląd systemów Big Data
    1. Wsadowe:
      • rodzina Hadoop
      • Cascading
      • Spark
    2. Strumieniowe:
      • Storm
      • Spark Streaming
  4. Przechowywanie danych
    1. Pliki
      • HDFS
      • GlusterFS
    2. Bazy danych
      • Hbase
      • Cassandra
      • MongoDB
  5. Dystrybucje Big Data
    1. Definicja
    2. Zalety i wady stosowania
    3. Przykładowe dystrybucje
      • Cloudera
      • Hortonworks
      • MapR
      • Pivotal
  6. Rozwiązania chmurowe
    1. Chmura i Big Data
    2. IaaS vs PaaS
    3. Zalety i wady
    4. Przykłady rozwiązań
      • Amazon Web Services
      • Google Cloud
  7. Rozwiązania integracyjne
    1. Mamy system Big Data: co dalej?
    2. Dostęp do danych: pliki i bazy
    3. Biblioteki klienckie
    4. Interfejsy bazodanowe
    5. Systemy Business Intelligence
    6. Serwisy
    7. Kolejki
    8. Wyszukiwanie pełnotekstowe (ElasticSearch, Solr) a rozwiązania bigdata

Pytania?

* Wymagane.
** Szczegóły promocji w Regulaminie.


Konsultant on-line
Skorzystaj z usług naszego konsultanta on-line.
Naciśnij przycisk ‘Skorzystaj’ aby przejść do okienka czatu
Kontakt
ul. Nowogrodzka 62c
02-002 Warszawa
Telefon +48 22 2035600
Fax +48 22 2035601
Email