Kursus Pelatihan Talend Big Data Integration

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 langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur level menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analitik big data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Memproses dan menganalisis dataset besar dengan efisien menggunakan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

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 adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal dengan sintaksnya yang jelas dan keterbacaan kode. Spark adalah mesin pengolahan data yang digunakan dalam pengecekan, analisis, dan transformasi big data. PySpark memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan Spark dengan Python.

Target Audience: Profesional tingkat menengah di industri perbankan yang familiar dengan Python dan Spark, berkeinginan untuk mendalami keterampilan mereka dalam pengolahan big data dan pembelajaran mesin.

Pelatihan ini memberikan pengantar praktis dalam membangun alur kerja pemrosesan data dan Machine Learning yang dapat diskalakan menggunakan PySpark. Peserta akan mempelajari cara kerja Apache Spark dalam ekosistem Big Data modern serta bagaimana memproses dataset berskala besar secara efisien dengan menerapkan prinsip komputasi terdistribusi.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka), ditujukan untuk para insinyur yang ingin mengatur dan mendepatkan sistem Apache Spark untuk memproses jumlah data yang sangat besar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Apache Spark.
• Membaca dan memproses serta menganalisis data dalam jumlah sangat besar dengan cepat.
• Memahami perbedaan antara Apache Spark dan Hadoop MapReduce serta ketika menggunakan yang mana.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat-alat pemrosesan otomatis lainnya.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk administrator sistem tingkat pemula hingga menengah yang ingin mengimplementasikan, memelihara, dan mengoptimalkan klaster Spark.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Apache Spark di berbagai lingkungan.
• Mengelola sumber daya klaster dan memantau aplikasi Spark.
• Mengoptimalkan kinerja klaster Spark.
• Menerapkan langkah-langkah keamanan dan memastikan ketersediaan tinggi.
• Mengidentifikasi dan memecahkan masalah umum 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 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 pengembang yang ingin menggunakan dan mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python untuk memproses, menganalisis, dan mengubah kumpulan data yang besar dan kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai memproses data besar dengan Spark, Hadoop, dan Python.
• Memahami fitur, komponen inti, dan arsitektur Spark dan Hadoop.
• Pelajari cara mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python untuk pemrosesan data besar.
• Jelajahi alat di ekosistem Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, dan Flume).
• Bangun sistem rekomendasi pemfilteran kolaboratif yang serupa dengan Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, dan Google.
• Gunakan 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.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dilaksanakan secara langsung di tempat atau online, ditujukan kepada administrator sistem, ilmuwan data, dan analis bisnis yang ingin mengatur Talend Administration Center untuk mendeploy dan mengelola peran dan tugas organisasi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memasang dan mengkonfigurasi Talend Administration Center.
• Memahami dan menerapkan dasar-dasar manajemen Talend.
• Membangun, mendeploy, dan menjalankan proyek atau tugas bisnis di Talend.
• Memantau keamanan dataset dan mengembangkan rutinitas bisnis berdasarkan kerangka TAC.
• Memperoleh pemahaman lebih luas tentang aplikasi big data.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, live (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk para analis data pemula hingga menengah yang ingin mendalami pemahaman dan keterampilan mereka dalam mengelola dan meningkatkan kualitas data menggunakan Talend Data Stewardship.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mendapatkan pemahaman mendalam tentang peran data stewardship dalam mempertahankan kualitas data.
• Menggunakan Talend Data Stewardship untuk mengelola tugas-tugas kualitas data.
• Membuat, menugaskan, dan mengelola tugas-tugas dalam Talend Data Stewardship, termasuk kustomisasi alur kerja.
• Menggunakan kemampuan laporan dan pemantauan alat ini untuk melacak kualitas data dan upaya data stewardship.

Dalam pelatihan yang dipandu instruktur ini di Indonesia, peserta akan belajar cara menggunakan Talend Open Studio for ESB untuk membuat, menghubungkan, memediasi, dan mengelola layanan serta interaksinya.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengintegrasikan, meningkatkan, dan menyampaikan teknologi ESB sebagai paket tunggal dalam berbagai lingkungan penyebaran.
• Mengerti dan memanfaatkan komponen Talend Open Studio yang paling sering digunakan.
• Mengintegrasikan aplikasi, database, API, atau layanan Web apa pun.
• Mengintegrasikan sistem dan aplikasi yang berbeda secara mulus.
• Menyisipkan perpustakaan kode Java yang ada untuk memperluas proyek.
• Memanfaatkan komponen dan kode komunitas untuk memperluas proyek.
• Mengintegrasikan sistem, aplikasi, dan sumber data dengan cepat dalam lingkungan Eclipse drag-and-drop.
• Mengurangi waktu pengembangan dan biaya pemeliharaan dengan menghasilkan kode yang dioptimalkan dan dapat digunakan kembali.