Kursus Pelatihan IBM Datastage untuk Administrator dan Pengembang

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional data tingkat lanjut yang ingin mengoptimalkan alur kerja pemrosesan data, menjaga integritas data, serta menerapkan solusi data lakehouse yang kuat dan mampu menangani kompleksitas aplikasi big data modern.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

• Memahami secara mendalam arsitektur Iceberg, termasuk manajemen metadata dan tata letak file.
• Mengonfigurasi Iceberg agar bekerja secara optimal dalam berbagai lingkungan sekaligus mengintegrasikannya dengan beragam mesin pemrosesan data.
• Mengelola tabel Iceberg berskala besar, melakukan perubahan skema yang rumit, serta menangani evolusi partisi secara efektif.
• Menguasai teknik-teknik untuk mengoptimalkan performa kueri dan efisiensi pemindaian data pada kumpulan data besar.
• Menerapkan mekanisme yang dapat menjaga konsistensi data, memastikan adanya jaminan transaksional, serta mengatasi gangguan sistem 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 dan meningkatnya volume informasi sedang mengubah cara menjalankan bisnis di berbagai sektor, termasuk pemerintahan. Tingkat penciptaan data serta pengarsipan digital di lingkungan pemerintah terus naik akibat perkembangan pesat perangkat seluler dan aplikasinya, sensor pintar, layanan komputasi awan, serta portal interaktif bagi warga. Seiring bertambahnya informasi digital yang kian kompleks, tuntutan dalam pengelolaan, pemrosesan, penyimpanan, keamanan, dan pemusnahan data juga semakin tinggi. Alat-alat baru untuk penangkapan, pencarian, identifikasi, serta analisis data kini membantu lembaga-lembaga memperoleh wawasan dari data tak terstruktur yang mereka miliki. Pasar pemerintahan saat ini berada pada titik krusial; para pembuat kebijakan menyadari bahwa informasi merupakan aset strategis, sehingga diperlukan upaya melindungi, memanfaatkan, dan menganalisis baik data terstruktur maupun tak terstruktur demi menunjang misi pelayanan publik. Untuk mencapai hal tersebut, para pemimpin pemerintah sedang membangun struktur yang mampu menghubungkan keterkaitan antar peristiwa, individu, proses kerja, dan data.

Solusi-solusi unggul bagi lembaga pemerintahan akan lahir dari penggabungan berbagai teknologi paling mutakhir:

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

Big Data merupakan salah satu solusi cerdas yang memampukan pemerintah membuat keputusan lebih tepat dengan mengambil tindakan berdasarkan pola-pola terungkap melalui analisis terhadap jumlah data besar—baik yang terstruktur maupun tak terstruktur.

Akan tetapi, untuk mewujudkan hal tersebut tidak cukup hanya mengumpulkan sejumlah besar data saja. "Memahami Big Data dalam skala begitu luas memerlukan alat serta teknologi canggih guna mengurai pengetahuan berguna dari arus informasi yang beragam dan luas," tulis Tom Kalil dan Fen Zhao dari Kantor Kebijakan Sains dan Teknologi Gedung Putih dalam sebuah postingan di Blog OSTP.

Untuk membantu lembaga pemerintah menemukan alat tersebut, pada tahun 2012 Gedung Putih menggulirkan Inisiatif Nasional Pengembangan Riset Big Data yang menyediakan dana lebih dari $200 juta guna memanfaatkan ledakan data raksasa beserta perangkat analisis pendukungnya.

Tantangan yang dihadapi seputar penggunaan Big Data nyaris setara tingginya dengan potensi positif yang ditawarkannya. Salah satunya adalah penyimpanan data secara efisien. Seperti biasa, anggaran pemerintah terbatas; oleh sebab itu lembaga harus meminimalkan biaya per megabyte penyimpanan serta menjaga agar data tetap mudah diakses sesuai kebutuhan pengguna. Proses pencadangan data dalam jumlah besar menambah tingkat kesulitan ini.

Tantangan lain ialah analisis data yang efektif. Banyak lembaga menggunakan alat komersial untuk mengolah tumpukan data serta mengidentifikasi pola yang dapat meningkatkan kinerja operasionalnya. (Sebuah studi dari MeriTalk menyebutkan para eksekutif IT federal yakin Big Data mampu memangkas pengeluaran lembaga hingga lebih dari $500 miliar sekaligus membantu mencapai sasaran utama tugas-tugas mereka).

Beberapa alat analisis Big Data buatan sendiri juga turut dimanfaatkan. Contohnya, Kelompok Analitik Komputasi di Laboratorium Nasional Oak Ridge menyediakan sistem analitis Piranha bagi lembaga lain; sistem ini telah membantu peneliti medis menemukan indikator peringatan dini keadaan aneurisma aorta. Sistem serupa juga dipakai untuk tugas rutin, misalnya memilah riwayat kandidat agar mudah tersambungkan dengan manajer rekrutmen.

Pelatihan langsung dengan instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur data, analis data, dan profesional data yang ingin menggunakan Databricks dan PySpark untuk membangun pipa data skalabel dan memigrasikan alur kerja SQL yang ada.

Apache NiFi merupakan platform open-source berbasis alur kerja untuk integrasi data dan pemrosesan event. Platform ini memungkinkan pengalihan, transformasi, serta penengahan sistem secara otomatis dalam waktu nyata antara berbagai sistem yang berbeda, dengan antarmuka pengguna berbasis web dan kontrol yang sangat terperinci.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para administrator serta insinyur tingkat menengah yang ingin menerapkan, mengelola, mengamankan, serta mengoptimalkan alur kerja NiFi di lingkungan produksi.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal, mengonfigurasi, dan merawat klaster Apache NiFi.
• Merancang serta mengelola alur data dari berbagai sumber dan tujuan.
• Menerapkan logika otomatisasi, pengalihan, serta transformasi dalam alur kerja.
• Mengoptimalkan performa, memantau operasional, serta mengatasi masalah yang muncul.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif disertai diskusi mengenai arsitektur sistem nyata.
• Praktikum langsung: membuat, menerapkan, dan mengelola alur kerja.
• Latihan berbasis skenario dalam lingkungan laboratorium live.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda, silakan hubungi kami.

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 pengantar praktis dalam membangun alur kerja pemrosesan data yang dapat diskalakan serta sistem Pembelajaran Mesin menggunakan PySpark. Para peserta akan mempelajari cara Apache Spark beroperasi dalam ekosistem Big Data masa kini, beserta teknik efisien dalam mengolah kumpulan data besar melalui 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 awalnya memang terbilang curam; diperlukan banyak usaha sebelum mendapat hasil pertama. Kursus ini dirancang khusus untuk membantu peserta melewati tahap sulit tersebut. Setelah mengikuti kursus ini, para peserta akan memahami konsep dasar Apache Spark, mampu membedakan antara RDD dan DataFrame, serta mengenal API Python dan Scala. Mereka juga akan paham mengenai eksekutor (executors) dan tugas-tugas yang dijalankan.

Selain itu, mengikuti praktik terbaik dalam industri, kursus ini sangat menekankan pada implementasi di lingkungan cloud, khususnya Databricks serta AWS. Para peserta juga akan mempelajari perbedaan antara AWS EMR dan AWS Glue—dua layanan terbaru dari AWS yang berbasis Apache Spark.

Target 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 merupakan platform berbasis data yang menggabungkan big data, kecerdasan buatan (AI), dan sistem tata kelola menjadi satu solusi terpadu. Modul Rocket dan Intelligence dalam platform ini memungkinkan eksplorasi data secara cepat, transformasi data, serta analisis tingkat lanjut di lingkungan perusahaan.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional bidang data yang sudah memiliki pengetahuan dasar. Peserta akan mempelajari cara menggunakan modul Rocket dan Intelligence dalam Stratio secara efektif dengan PySpark, termasuk struktur perulangan, fungsi buatan pengguna, serta logika pemrosesan data tingkat lanjut.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengoperasikan platform Stratio dengan memanfaatkan modul Rocket dan Intelligence.
• Menerapkan PySpark dalam proses pengumpulan, transformasi, serta analisis data.
• Menggunakan konstruksi perulangan dan logika kondisional untuk mengatur alur kerja data maupun tugas pembuatan fitur.
• Membuat serta mengelola fungsi buatan pengguna (UDF) agar dapat digunakan kembali dalam operasi data di PySpark.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan praktik yang bisa langsung diterapkan.
• Implementasi nyata dalam lingkungan laboratorium virtual.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Jika ingin memesan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami untuk pengaturan lebih lanjut.