Kursus Pelatihan Konsultasi Big Data

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin oleh instruktur untuk profesional data tingkat lanjut yang ingin mengoptimalkan workflow pengolahan data, memastikan integritas data, dan mengimplementasikan solusi data lakehouse yang kuat yang dapat menangani kompleksitas aplikasi big data modern.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur Iceberg secara mendalam, termasuk manajemen metadata dan tata letak berkas.
• Mengonfigurasi Iceberg untuk kinerja optimal di berbagai lingkungan dan mengintegrasikannya dengan beberapa mesin pengolahan data.
• Mengelola tabel Iceberg skala besar, melakukan perubahan skema kompleks, dan mengelola evolusi partisipasi.
• Memahami teknik untuk mengoptimalkan kinerja query dan efisiensi pemindaian data untuk dataset besar.
• Mengimplementasikan mekanisme untuk memastikan konsistensi data, mengelola jaminan transaksional, dan mengelola kegagalan dalam lingkungan terdistribusi.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia, baik melalui jaringan maupun tatap muka, ditujukan bagi para profesional data pemula yang ingin memperoleh pengetahuan dan keterampilan untuk memanfaatkan Apache Iceberg secara efektif dalam mengelola dataset berskala besar, menjaga integritas data, serta menyempurnakan alur kerja pengolahan data.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami secara mendalam arsitektur, fitur, serta keuntungan yang ditawarkan Apache Iceberg.
• Mengetahui konsep format tabel, teknik partitioning, evolusi skema, serta kemampuan time travel dalam manajemen data.
• Menginstal dan mengonfigurasi Apache Iceberg di berbagai lingkungan kerja.
• Membuat, mengelola, serta memanipulasi tabel Iceberg secara efisien.
• Mengerti proses migrasi data dari format tabel lain ke dalam sistem Apache Iceberg.

Pelatihan langsung tatap muka ini, yang dipandu instruktur Indonesia (online atau offline), ditujukan bagi para ilmuwan data dan insinyur tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Google Colab serta Apache Spark untuk pemrosesan dan analisis big data.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menyiapkan lingkungan pemrosesan big data menggunakan Google Colab dan Apache Spark.
• Memproses serta menganalisis kumpulan data besar secara efisien lewat Apache Spark.
• Memvisualisasikan big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan berbagai alat berbasis cloud.

Kemajuan teknologi serta meningkatnya volume informasi secara drastis mengubah cara operasional bisnis di berbagai sektor, termasuk pemerintahan. Generasi data dan proses arsip digital terus meningkat akibat perkembangan pesat perangkat seluler dan aplikasi, sensor pintar serta perangkat cerdas lainnya, solusi komputasi awan, serta portal layanan publik. Seiring melimpahnya informasi dalam bentuk digital yang semakin rumit, manajemen data, pemrosesan, penyimpanan, keamanan, dan pengelolaan informasi juga menjadi lebih kompleks. Alat-alat pencarian, identifikasi, serta analisis data baru kini membantu lembaga-lembaga pemerintah menggali wawasan berharga dari kumpulan data yang tidak terstruktur. Pemerintahan kini sedang memasuki titik penting: menyadari bahwa informasi merupakan aset strategis sehingga perlu dilindungi, dimanfaatkan, dan dianalisis baik secara terstruktur maupun tidak terstruktur agar dapat memberikan pelayanan yang optimal sesuai mandatnya. Para pemimpin pemerintahan berupaya mengubah organisasinya menjadi lembaga yang bertumpu pada data guna mencapai tujuan strategis, sehingga mereka mulai menyusun kerangka kerja untuk memahami hubungan antara peristiwa, manusia, proses operasional, dan informasi itu sendiri.

Solusi inovatif bagi lembaga pemerintahan akan lahir dari penggabungan berbagai teknologi terdepan:

• Perangkat seluler serta aplikasi komputasi
• Layanan komputasi awan
• Teknologi bisnis berbasis media sosial dan jejaring interaktif
• Data Besar serta teknik analisis data

Data Besar merupakan solusi cerdas dalam bidang ini, mampu membantu pemerintahan mengambil keputusan lebih baik berdasarkan pola-pola yang muncul dari pengelolaan kumpulan data besar – baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Akan tetapi, mewujudkannya bukanlah sekadar urusan mengoleksi volume data sebanyak mungkin. "Memahami seluruh konten Data Besar memerlukan alat serta teknologi mutakhir agar dapat mengekstrak informasi yang berguna dari arus informasi yang sangat beragam dan besar," demikian pernyataan Tom Kalil serta Fen Zhao dari Kantor Kebijakan Sains dan Teknologi Gedung Putih dalam blog OSTP.

Sebagai langkah nyata mendukung lembaga pemerintah, pada tahun 2012 Presiden AS meluncurkan Inisiatif Nasional Pengembangan Data Besar, dengan anggaran lebih dari $200 juta untuk pemanfaatan optimal data dalam volume masif serta pengembangan alat analisis terkait.

Tantangannya tetap besar mengingat potensi manfaatnya yang luar biasa: salah satunya adalah penyimpanan data secara efisien. Sebagaimana umumnya, anggaran pemerintah memang sangat terbatas; maka lembaga harus menekan biaya penyimpanan per megabyte serta tetap menjaga aksesibilitasnya guna mendukung kebutuhan operasional tanpa hambatan. Menyediakan cadangan bagi data yang melimpah pun makin memperumit situasi ini.

Masalah lain adalah menganalisis data secara efektif. Sejumlah lembaga pemerintah kini memanfaatkan alat analisis komersial untuk menyortir informasi dalam jumlah besar, mengidentifikasi tren yang dapat mendongkrak efisiensi kerja mereka. (Menurut riset MeriTalk terbaru, para eksekutif IT federal meyakini bahwa Data Besar mampu menekan anggaran hingga $500 miliar sekaligus membantu mewujudkan misi pemerintah secara lebih efektif).

Sebagai solusi unik, pengembangan alat analisis kustom pun mulai digunakan oleh lembaga terkait untuk memenuhi kebutuhan analitik. Contohnya, Kelompok Analisis Data Komputasi di Laboratorium Nasional Oak Ridge telah menyediakan sistem Piranha bagi instansi lainnya; solusi ini membantu peneliti medis mengidentifikasi potensi risiko aneurisma aorta sebelum menyerang pasien. Sistem tersebut juga digunakan untuk tugas-tugas biasa seperti penyortiran lamaran kerja demi mencocokkannya dengan pihak perekrut.

Peserta yang mengikuti pelatihan online langsung ini akan memperoleh pemahaman praktis mengenai Big Data beserta teknologi, metodologi, dan perangkat lunak terkaitnya.

Mereka juga akan memiliki kesempatan untuk menerapkan pengetahuan tersebut melalui latihan-latihan praktis. Interaksi antar peserta serta masukan dari instruktur merupakan elemen penting dalam pelatihan ini.

Pelatihan dimulai dengan pengenalan konsep-konsep dasar Big Data, lalu melangkah ke bahasa pemrograman dan metodologi yang digunakan untuk melakukan Analisis Data. Akhirnya, kita akan membahas perangkat lunak serta infrastruktur pendukung penyimpanan data skala besar, Pengolahan Terdistribusi, serta kemampuan skalabilitas.

Apache NiFi adalah platform open-source berbasis aliran data yang digunakan untuk integrasi dan pemrosesan peristiwa. Platform ini memungkinkan routing, transformasi, dan mediasi sistem otomatis secara real-time antar sistem yang berbeda, dengan UI berbasis web dan kontrol detail.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (tatap muka atau online) ini ditujukan untuk administrator dan insinyur tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan, mengelola, mengamankan, dan mengoptimalkan aliran data NiFi di lingkungan produksi.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal, mengonfigurasi, dan memelihara klaster Apache NiFi.
• Mendesain dan mengelola aliran data dari berbagai sumber dan tujuan.
• Implementasikan otomatisasi aliran, routing, dan logika transformasi.
• Mengoptimalkan kinerja, memantau operasi, dan menyelesaikan masalah.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dengan diskusi arsitektur dunia nyata.
• Laboratorium praktis: membangun, mengeksekusi, dan mengelola aliran data.
• Eksperimen berbasis skenario di lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Python merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal karena sintaksnya yang jelas serta kemudahan dalam membaca kode. Spark adalah mesin pemrosesan data yang digunakan untuk menanyakan, menganalisis, dan mengubah data besar. PySpark memungkinkan pengguna untuk menghubungkan Spark dengan Python.

Audiens Sasaran: Para profesional di tingkat menengah dari industri perbankan yang sudah mengenal Python dan Spark, serta ingin mengasah keterampilan mereka dalam pemrosesan data besar dan pengembangan model machine learning.

Pelatihan ini memberikan pengenalan praktis mengenai cara membuat alur kerja pemrosesan data serta pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dengan menggunakan PySpark. Para peserta mempelajari cara Apache Spark bekerja dalam ekosistem Big Data modern, serta bagaimana memproses kumpulan data besar secara efisien berdasarkan prinsip komputasi terdistribusi.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur yang ingin mengatur serta menerapkan sistem Apache Spark untuk memproses data dalam jumlah sangat besar.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi Apache Spark.
• Memroses serta menganalisis sekumpulan data dalam jumlah sangat besar secara cepat.
• Memahami perbedaan antara Apache Spark dengan Hadoop MapReduce serta mengetahui kapan masing-masing sebaiknya digunakan.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan berbagai alat machine learning lainnya.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para administrator sistem tingkat pemula hingga menengah yang ingin menerapkan, memelihara, serta mengoptimalkan klaster Spark.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi Apache Spark dalam berbagai lingkungan.
• Mengelola sumber daya klaster serta memantau aplikasi Spark.
• Mengoptimalkan kinerja klaster Spark.
• Menetapkan langkah-langkah keamanan dan memastikan ketersediaan tinggi sistem.
• Mendiagnosis serta memperbaiki masalah umum yang muncul pada Spark.

Kurva pembelajaran Apache Spark meningkat perlahan pada awalnya, memerlukan banyak usaha untuk mendapatkan return pertama. Kursus ini bertujuan untuk melompat melalui bagian pertama yang sulit. Setelah mengikuti kursus ini, peserta akan memahami dasar-dasar Apache Spark, mereka akan dapat membedakan RDD dari DataFrame dengan jelas, mereka akan mempelajari Python dan Scala API, mereka akan memahami eksekutor dan tugas, dll. Selain itu, mengikuti praktik terbaik, kursus ini sangat memfokuskan pada deploymen cloud, Databricks dan AWS. Mahasiswa juga akan memahami perbedaan antara AWS EMR dan AWS Glue, salah satu layanan Spark terbaru dari AWS.

PESERTA:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

Dalam pelatihan online langsung ini, para peserta akan mempelajari cara menggunakan Python dan Spark secara bersamaan guna menganalisis big data melalui latihan praktik yang disediakan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Menggunakan Spark dengan Python untuk menganalisis Big Data.
• Menyelesaikan latihan yang mencerminkan skenario dunia nyata.
• Menerapkan berbagai alat dan teknik analisis big data menggunakan PySpark.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, ditujukan bagi para pengembang yang ingin menggunakan serta mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python untuk memproses, menganalisis, serta mentransformasi kumpulan data besar dan kompleks.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan yang diperlukan agar dapat mulai memproses data besar menggunakan Spark, Hadoop, dan Python.
• Memahami fitur, komponen inti, serta arsitektur Spark dan Hadoop.
• Belajar cara mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python dalam pemrosesan data besar.
• Mengeksplorasi berbagai alat dalam ekosistem Spark seperti Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, serta Flume.
• Membangun sistem rekomendasi berbasis filtering kolaboratif mirip dengan yang digunakan oleh Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, dan Google.
• Menggunakan Apache Mahout untuk menskalakan algoritma pembelajaran mesin.

Stratio adalah platform yang berorientasi data, yang mengintegrasikan big data, AI, dan governance menjadi satu solusi. Modul Rocket dan Intelligence-nya memungkinkan penjelajahan data cepat, transformasi, dan analitik lanjutan dalam lingkungan enterprise.

Pelatihan langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menggunakan modul Rocket dan Intelligence di Stratio dengan efektif bersama PySpark, fokus pada struktur pengulangan, fungsi definisi pengguna, dan logika data lanjutan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi dan bekerja dalam platform Stratio menggunakan modul Rocket dan Intelligence.
• Mengaplikasikan PySpark dalam konteks penyerapan data, transformasi, dan analisis.
• Menggunakan loop dan logika kondisional untuk mengontrol alur kerja data dan tugas pemrosesan fitur.
• Membuat dan mengelola fungsi definisi pengguna (UDFs) untuk operasi data yang dapat didaur ulang dalam PySpark.

Format Kursus

• Diskusi dan kuliah interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.