Kursus Pelatihan Programming dengan Big Data di R

Kurs ini ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin memahami dan menerapkan kecerdasan buatan dalam aplikasi mereka. Fokus khusus diberikan pada analisis data, kecerdasan buatan terdistribusi, dan pemrosesan bahasa alami.

Apache Beam adalah model pemrograman sumber terbuka dan terpadu untuk mendefinisikan dan menjalankan alur pemrosesan data paralel. Kekuatannya terletak pada kemampuannya untuk menjalankan alur batch dan streaming, dengan eksekusi yang dilakukan oleh salah satu back-end pemrosesan terdistribusi yang didukung Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, dan Google Cloud Dataflow. Apache Beam berguna untuk tugas ETL (Ekstrak, Transformasi, dan Muat) seperti memindahkan data antara media penyimpanan dan sumber data yang berbeda, mengubah data ke dalam format yang lebih diinginkan, dan memuat data ke sistem baru.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur (di tempat atau jarak jauh) ini, peserta akan mempelajari cara mengimplementasikan Apache Beam SDK dalam aplikasi Java atau Python yang mendefinisikan jalur pemrosesan data untuk menguraikan kumpulan data besar menjadi potongan-potongan yang lebih kecil untuk pemrosesan paralel yang independen.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Apache Beam.
• Gunakan model pemrograman tunggal untuk melakukan pemrosesan batch dan aliran dalam aplikasi Java atau Python mereka.
• Menjalankan jalur pipa di beberapa lingkungan.

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Kursus ini akan tersedia Scala di masa mendatang. Silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari cara membangun Data Vault.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan konsep desain di balik Data Vault 2.0, dan interaksinya dengan Big Data, NoSQL dan AI.
• Gunakan teknik penyimpanan data untuk memungkinkan audit, penelusuran, dan pemeriksaan data historis dalam gudang data.
• Kembangkan proses ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat) yang konsisten dan dapat diulang.
• Bangun dan terapkan gudang yang sangat skalabel dan dapat diulang.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memperkenalkan prinsip dan pendekatan di balik pemrosesan data aliran dan batch terdistribusi, dan memandu peserta melalui pembuatan aplikasi streaming data waktu nyata di Apache Flink.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan untuk mengembangkan aplikasi analisis data.
• Pahami cara kerja pustaka pemrosesan grafik Apache Flink (Gelly).
• Mengemas, menjalankan, dan memantau aplikasi streaming data berbasis Flink yang toleran terhadap kesalahan.
• Kelola beban kerja yang beragam.
• Melakukan analisis tingkat lanjut.
• Siapkan klaster Flink multi-simpul.
• Mengukur dan mengoptimalkan kinerja.
• Integrasikan Flink dengan berbagai sistem Big Data.
• Bandingkan kemampuan Flink dengan kerangka kerja pemrosesan data besar lainnya.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari tentang penawaran teknologi dan pendekatan implementasi untuk memproses data grafik. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi objek dunia nyata, karakteristik dan hubungannya, kemudian memodelkan hubungan ini dan memprosesnya sebagai data menggunakan pendekatan Graph Computing (juga dikenal sebagai Analisis Grafik). Kami mulai dengan ikhtisar umum dan mempersempitnya pada alat tertentu saat kami melangkah melalui serangkaian studi kasus, latihan langsung, dan penerapan langsung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami bagaimana data grafik dipertahankan dan dilintasi.
• Pilih kerangka kerja terbaik untuk tugas tertentu (dari basis data grafik hingga kerangka kerja pemrosesan batch.)
• Terapkan Hadoop, Spark, GraphX dan Pregel untuk melakukan komputasi grafik di banyak mesin secara paralel.
• Lihat masalah big data dunia nyata dalam bentuk grafik, proses, dan lintasan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memperkenalkan Hortonworks Data Platform (HDP) dan memandu peserta melalui penerapan solusi Spark + Hadoop.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan Hortonworks untuk menjalankan Hadoop secara andal dalam skala besar.
• Satukan kemampuan keamanan, tata kelola, dan operasi Hadoop dengan alur kerja analitik tangkas Spark.
• Gunakan Hortonworks untuk menyelidiki, memvalidasi, mensertifikasi, dan mendukung setiap komponen dalam proyek Spark.
• Memproses berbagai jenis data, termasuk data terstruktur, tak terstruktur, bergerak, dan diam.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menerapkan pemrosesan aliran Apache Kafka tanpa menulis kode.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Confluent KSQL.
• Siapkan alur pemrosesan aliran hanya menggunakan perintah SQL (tanpa pengkodean Java atau Python).
• Melakukan penyaringan data, transformasi, agregasi, gabungan, windowing, dan sesiisasi sepenuhnya di SQL.
• Rancang dan terapkan kueri interaktif dan berkelanjutan untuk streaming ETL dan analisis waktu nyata.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh), peserta akan mempelajari cara menerapkan dan mengelola Apache NiFi di lingkungan lab langsung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Apachi NiFi.
• Sumber, transformasi, dan kelola data dari sumber data yang berbeda dan terdistribusi, termasuk basis data dan danau data besar.
• Mengotomatiskan aliran data.
• Aktifkan analitik streaming.
• Terapkan berbagai pendekatan untuk penyerapan data.
• Transformasi Big Data menjadi wawasan bisnis.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar pemrograman berbasis aliran saat mereka mengembangkan sejumlah ekstensi demo, komponen, dan prosesor menggunakan Apache NiFi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur NiFi dan konsep aliran data.
• Mengembangkan ekstensi menggunakan NiFi dan API pihak ketiga.
• Mengembangkan prosesor Apache Nifi mereka sendiri.
• Menyerap dan memproses data secara real-time dari berbagai format file dan sumber data yang berbeda dan tidak umum.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal karena sintaksisnya yang jelas dan keterbacaan kode. Spark adalah mesin pemrosesan data yang digunakan dalam kueri, analisis, dan transformasi data besar. PySpark memungkinkan pengguna untuk menghubungkan Spark dengan Python.

Target Pemirsa: Profesional tingkat menengah di industri perbankan yang familiar dengan Python dan Spark, yang ingin memperdalam keterampilan mereka dalam pemrosesan big data dan pembelajaran mesin.  

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan Python dan Spark bersama-sama untuk menganalisis data besar saat mereka mengerjakan latihan langsung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pelajari cara menggunakan Spark dengan Python untuk menganalisis Big Data.
• Kerjakan latihan yang meniru kasus dunia nyata.
• Gunakan alat dan teknik yang berbeda untuk analisis data besar menggunakan PySpark.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk teknisi data, ilmuwan data, dan pemrogram yang ingin menggunakan fitur Spark Streaming dalam memproses dan menganalisis data waktu nyata.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan Spark Streaming untuk memproses aliran data langsung untuk digunakan dalam database, sistem file, dan dasbor langsung.

MLlib adalah pustaka pemrosesan machine learning (ML) Spark. Tujuannya adalah untuk membuat machine learning praktis yang dapat diukur dan mudah. Ini terdiri dari algoritma belajar umum dan utilitas, termasuk klasifikasi, regresi, clustering, filtering kolaboratif, pengurangan dimensi, serta primer optimasi tingkat rendah dan API pipeline tingkat tinggi.

Ia terbagi menjadi dua paket:

• spark.mllib berisi API asli yang dibangun di atas RDDs.

• spark.ml menyediakan API tingkat tinggi yang dibangun di atas DataFrames untuk memkonstruksi pipeline ML.

Peserta

Kursus ini ditujukan untuk insinyur dan pengembang yang ingin menggunakan pustaka Machine Learning yang terintegrasi dalam Apache Spark

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.

Audience

Format of the course

Dengan akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan belajar bagaimana memanipulasi dan visualisasi data menggunakan alat-alat yang termasuk dalam Tidyverse.

Tidyverse adalah koleksi paket R yang fleksibel untuk membersihkan, memproses, memodelkan, dan mengvisualisasikan data. Beberapa dari paket yang disertakan adalah: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, dan tibble.

• Pemula dalam bahasa R
• Pemula dalam analisis data dan visualisasi data

• Sebagian presentasi, sebagian diskusi, latihan, dan praktek langsung yang intensif

• Melakukan analisis data dan membuat visualisasi menarik
• Mengambil kesimpulan berguna dari berbagai dataset data contoh
• Memfilter, mengurutkan, dan meringkas data untuk menjawab pertanyaan eksplorasi
• Mengubah data yang telah diproses menjadi grafik garis informatif, diagram batang, histogram
• Mengekspor dan memfilter data dari berbagai sumber data, termasuk Excel, CSV, dan file SPSS