Kursus Pelatihan Integrasi Data Besar Talend

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 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.

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 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 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.

Pelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi administrator sistem, ilmuwan data, serta analis bisnis yang ingin menyiapkan Pusat Administrasi Talend guna mengatur peran serta tugas organisasi mereka.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal serta mengonfigurasi Pusat Administrasi Talend.
• Memahami dan menerapkan prinsip-prinsip dasar pengelolaan Talend.
• Membuat, mengdeploy, serta menjalankan proyek atau tugas bisnis di dalam platform Talend.
• Memonitor keamanan kumpulan data serta menyusun prosedur operasional berdasarkan kerangka kerja TAC.
• Memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai penerapan teknologi big data.

Pelatihan langsung tatap muka ini yang dipandu oleh instruktur (baik online maupun secara fisik) ditujukan bagi para analis data pemula hingga menengah yang ingin meningkatkan pemahaman dan keterampilan mereka dalam mengelola serta memperbaiki kualitas data menggunakan Talend Data Stewardship.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami secara menyeluruh peran pengelolaan data dalam menjaga kualitas data.
• Menggunakan Talend Data Stewardship untuk mengelola berbagai tugas terkait kualitas data.
• Membuat, menugaskan, dan mengelola tugas-tugas di dalam Talend Data Stewardship, termasuk melakukan penyesuaian alur kerja.
• Memanfaatkan fitur pelaporan serta pemantauan alat ini untuk melacak kualitas data maupun upaya pengelolaannya.

Dalam pelatihan online langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan belajar cara menggunakan Talend Open Studio untuk ESB dalam menciptakan, menghubungkan, mengelola, serta melakukan mediasi antara berbagai layanan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu

• Mengintegrasikan, menyempurnakan, dan menyalurkan teknologi ESB dalam bentuk paket tunggal ke berbagai lingkungan penyebaran.
• Memahami serta memanfaatkan komponen-komponen yang paling sering digunakan dalam Talend Open Studio.
• Mengintegrasikan aplikasi, basis data, API, maupun layanan web apa pun.
• Secara mulus mengintegrasikan sistem dan aplikasi yang berbeda jenisnya.
• Menyisipkan pustaka kode Java yang sudah ada guna memperluas proyek yang sedang dibuat.
• Memanfaatkan komponen serta kode dari komunitas pengguna untuk mengembangkan proyek.
• Dengan cepat mengintegrasikan sistem, aplikasi, maupun sumber data di lingkungan Eclipse yang mendukung operasi drag-and-drop.
• Mengurangi waktu pengembangan serta biaya pemeliharaan dengan menghasilkan kode yang telah dioptimalisasi dan dapat digunakan kembali.