HBase cho Nhà phát triển Khóa Học Đào Tạo

Đối tượng:

Khóa học này được thiết kế cho các chuyên gia IT đang tìm kiếm giải pháp để lưu trữ và xử lý tập dữ liệu lớn trong môi trường hệ thống phân tán.

Goal:

Kiến thức sâu về quản trị Hadoop.

Phân tích dữ liệu lớn bao gồm quá trình kiểm tra lượng lớn các tập dữ liệu đa dạng để khám phá các mối tương quan, các mẫu ẩn và các thông tin hữu ích khác.

Ngành y tế có lượng lớn dữ liệu y tế và lâm sàng phức tạp, không đồng nhất. Việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn cho dữ liệu y tế mang lại tiềm năng to lớn trong việc đưa ra những hiểu biết sâu sắc để cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, kích thước khổng lồ của các tập dữ liệu này gây ra những thách thức lớn trong việc phân tích và ứng dụng thực tế trong môi trường lâm sàng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến này (từ xa), người tham gia sẽ học cách thực hiện phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực y tế thông qua một loạt các bài tập thực hành trực tiếp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các công cụ phân tích dữ liệu lớn như Hadoop MapReduce và Spark
• Hiểu rõ các đặc điểm của dữ liệu y tế
• Áp dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để xử lý dữ liệu y tế
• Nghiên cứu các hệ thống và thuật toán dữ liệu lớn trong bối cảnh các ứng dụng y tế

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu.

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khi các công nghệ lưu trữ truyền thống không đáp ứng được lượng dữ liệu bạn cần lưu trữ, có hàng trăm giải pháp thay thế. Khóa học này cố gắng hướng dẫn người tham gia về các giải pháp thay thế để lưu trữ và phân tích Big Data dữ liệu, cũng như ưu và nhược điểm của chúng.

Khóa học này tập trung chủ yếu vào thảo luận và trình bày các giải pháp, mặc dù các bài tập thực hành có sẵn theo yêu cầu.

Khóa học này là một phần của bộ kỹ năng Nhà khoa học dữ liệu (Lĩnh vực: Dữ liệu và Công nghệ).

Buổi đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này nhằm vào các quản trị viên cơ sở dữ liệu hoặc nhà phát triển muốn sử dụng Microsoft Azure Cosmos DB để phát triển và quản lý các ứng dụng có phản hồi nhanh và độ trễ thấp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cung cấp các tài nguyên Cosmos DB cần thiết để bắt đầu xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng.
• Tăng cường hiệu suất và lưu trữ của ứng dụng bằng cách sử dụng API trong Cosmos DB. 
• Quản lý các hoạt động cơ sở dữ liệu và giảm chi phí bằng cách tối ưu hóa tài nguyên Cosmos DB.

Apache Hadoop là khung làm việc phổ biến nhất để xử lý Big Data trên cụm máy chủ. Trong khóa học này kéo dài ba (có thể bốn) ngày, người tham gia sẽ được học về những lợi ích kinh doanh và các trường hợp sử dụng cho Hadoop và hệ sinh thái của nó, cách lập kế hoạch triển khai và mở rộng cụm, cách cài đặt, duy trì, giám sát, khắc phục sự cố và tối ưu hóa Hadoop. Họ cũng sẽ thực hành tải dữ liệu khối vào cụm, quen thuộc với các phân phối khác nhau của Hadoop, và thực hành cài đặt và quản lý công cụ trong hệ sinh thái Hadoop. Khóa học kết thúc bằng cuộc thảo luận về việc bảo mật cụm thông qua Kerberos.

“…Chất lượng tài liệu rất tốt và được trình bày chi tiết. Phòng Lab rất hữu ích và tổ chức tốt”
— Andrew Nguyen, Kỹ sư tích hợp DW chính, Microsoft Online Advertising

Đối tượng tham gia

Người quản trị Hadoop

Định dạng khóa học

Giảng dạy và thực hành lab, tỷ lệ khoảng 60% giảng dạy, 40% lab.

Apache Hadoop là khung công tác phổ biến nhất để xử lý Big Data trên các cụm máy chủ. Khóa học này sẽ giới thiệu cho lập trình viên về các thành phần khác nhau trong hệ sinh thái Hadoop (HDFS, MapReduce, Pig, Hive và HBase).

Apache Hadoop là một trong những framework phổ biến nhất để xử lý Big Data trên các cụm máy chủ. Khóa học này đi sâu vào quản lý dữ liệu trong HDFS, Pig và Hive nâng cao, cũng như HBase. Các kỹ thuật lập trình nâng cao này sẽ rất có ích cho các nhà phát triển Hadoop có kinh nghiệm.

Đối tượng: lập trình viên

Thời lượng: ba ngày

Định dạng: bài giảng (50%) và phòng thí nghiệm thực hành (50%).

Đối tượng:

Khóa học này nhằm làm rõ công nghệ big data/hadoop và cho thấy nó không khó hiểu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống muốn tìm hiểu cách thiết lập, triển khai và quản lý các cụm Hadoop trong tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Apache Hadoop.
• Hiểu bốn thành phần chính trong hệ sinh thái Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN và Hadoop Common.
• Sử dụng Hệ thống Tệp Phân tán Hadoop (HDFS) để mở rộng cụm lên hàng trăm hoặc hàng nghìn nút.
• Thiết lập HDFS để hoạt động như một công cụ lưu trữ cho các triển khai Spark tại chỗ.
• Thiết lập Spark để truy cập các giải pháp lưu trữ thay thế như Amazon S3 và các hệ thống cơ sở dữ liệu NoSQL như Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, v.v.
• Thực hiện các tác vụ quản trị như cung cấp, quản lý, giám sát và bảo mật một cụm Apache Hadoop.

Apache NiFi là một nền tảng tích hợp dữ liệu và xử lý sự kiện dựa trên luồng mã nguồn mở. Nó cho phép tự động hóa, truyền tải dữ liệu thời gian thực, biến đổi và trung gian hệ thống giữa các hệ thống khác nhau, với giao diện người dùng web và kiểm soát chi tiết.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tiếp hoặc từ xa) này dành cho quản trị viên và kỹ sư trung cấp có mong muốn triển khai, quản lý, bảo mật và tối ưu hóa các dòng dữ liệu NiFi trong môi trường sản xuất.

Sau khi kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt, cấu hình và bảo trì các cụm Apache NiFi.
• Thiết kế và quản lý dòng dữ liệu từ nhiều nguồn và đích.
• Triển khai tự động hóa luồng, định tuyến và biến đổi logic.
• Tối ưu hóa hiệu suất, giám sát hoạt động và khắc phục sự cố.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác với thảo luận về kiến trúc thực tế.
• Thực hành phòng thí nghiệm: xây dựng, triển khai và quản lý dòng dữ liệu.
• Bài tập dựa trên kịch bản trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của lập trình dựa trên luồng khi phát triển một số tiện ích mở rộng, thành phần và bộ xử lý bằng Apache NiFi.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và khái niệm luồng dữ liệu của NiFi.
• Phát triển các tiện ích mở rộng bằng NiFi và API của bên thứ ba.
• Tự phát triển bộ xử lý Apache Nifi của riêng họ.
• Thu thập và xử lý dữ liệu thời gian thực từ các định dạng tệp và nguồn dữ liệu khác nhau và không phổ biến.

Cơ sở dữ liệu quan hệ đã trở thành công nghệ lựa chọn để lưu trữ, truy xuất và truy vấn dữ liệu. Cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép người dùng tổ chức dữ liệu của họ bằng cách sử dụng một tập hợp các mẫu (mô hình) có cấu trúc, được xác định rõ ràng. Mặc dù phương pháp này hoạt động tốt cho việc lưu trữ dữ liệu được chuẩn hóa và hiểu rõ trước (ví dụ: một ứng dụng đăng ký bệnh viện lưu giữ hồ sơ bệnh nhân với các trường được xác định trước nhất quán... ID bệnh nhân, tên, họ, ngày khám gần nhất, v.v.), nhưng mô hình này có những hạn chế. Đối với các tổ chức có dữ liệu đầu vào không được xác định rõ (ví dụ: một biểu mẫu hỏi trực tuyến cho một công ty khởi nghiệp vẫn đang trong quá trình thử nghiệm với các trường khác nhau để thu thập dữ liệu khách truy cập, loại bỏ và thêm các trường khi cần thiết để phù hợp với bản chất thay đổi của doanh nghiệp), bất kỳ định nghĩa nào về cách dữ liệu phù hợp với cơ sở dữ liệu hiện có sẽ cần được xác định lại thường xuyên. Điều này đòi hỏi phải tạo lại mô hình dữ liệu (schema) quy định cấu trúc của dữ liệu và các loại dữ liệu được phép để hỗ trợ các loại dữ liệu đầu vào khác nhau, v.v., trước khi bất kỳ dữ liệu mới nào có thể được lưu vào cơ sở dữ liệu.

Hãy đến với cơ sở dữ liệu NoSQL (Không Chỉ SQL). Cơ sở dữ liệu NoSQL giải phóng người dùng khỏi việc phải xác định trước cấu trúc của dữ liệu đầu vào, cho phép họ chèn và cập nhật dữ liệu mới một cách linh hoạt. Cơ sở dữ liệu NoSQL thường nhanh hơn cơ sở dữ liệu quan hệ và có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách dễ dàng. Cơ sở dữ liệu NoSQL cũng mở rộng quy mô tốt hơn cơ sở dữ liệu quan hệ, nhờ khả năng phân vùng dữ liệu hiệu quả trên nhiều máy chủ (cluster) và cân bằng tải truy cập dữ liệu này.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ hiểu kiến trúc, nguyên tắc thiết kế và chức năng của các cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất khi họ thiết lập, vận hành và đánh giá một số cơ sở dữ liệu NoSQL trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp. Mục tiêu của khóa đào tạo này là cho phép người tham gia đánh giá, đề xuất và triển khai một giải pháp cơ sở dữ liệu NoSQL phù hợp trong tổ chức của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các loại cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau, bao gồm MongoDB, Cassandra, Redis và Neo4j
• Hiểu các lợi ích và hạn chế của cơ sở dữ liệu NoSQL so với cơ sở dữ liệu quan hệ
• Hiểu các định dạng dữ liệu cơ bản được sử dụng bởi cơ sở dữ liệu NoSQL và cách các định dạng này có thể được sử dụng một cách thuận lợi khi phát triển các ứng dụng hiện đại (máy tính để bàn, thiết bị di động, đám mây, IoT)
• Thực hiện các thao tác tạo, chèn, cập nhật, xóa trong cơ sở dữ liệu NoSQL
• Thiết lập một môi trường kết hợp với cả cơ sở dữ liệu quan hệ và NoSQL hoạt động song song
• Cấu hình một cluster cơ sở dữ liệu NoSQL để phân phối việc xử lý các tập dữ liệu rất lớn
• Hiểu các tác động bảo mật của việc sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL
• Triển khai và mở rộng cơ sở dữ liệu NoSQL trong môi trường sản xuất

Đối tượng

• Chuyên gia Database
• Kiến trúc sư dữ liệu
• Nhà chiến lược dữ liệu
• Quản lý dự án
• Nhà phát triển ứng dụng muốn tích hợp một giải pháp cơ sở dữ liệu linh hoạt trong ứng dụng của họ

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

redis

nosql

Scylla là một kho dữ liệu phân tán mã nguồn mở NoSQL. Nó tương thích với Apache Cassandra nhưng hoạt động với thông lượng cao hơn đáng kể và độ trễ thấp hơn.

Trong khóa học này, người tham gia sẽ tìm hiểu về các tính năng và kiến trúc của Scylla, đồng thời có được kinh nghiệm thực tế trong việc thiết lập, quản trị, giám sát và khắc phục sự cố Scylla.

Đối tượng

• Database quản trị viên
• Nhà phát triển
• Kỹ sư hệ thống

Định dạng khóa học

• Khóa học mang tính tương tác cao và bao gồm các cuộc thảo luận về các nguyên tắc và phương pháp triển khai và quản lý cơ sở dữ liệu và cụm phân tán Scylla.
• Khóa học bao gồm một phần lớn các bài tập thực hành.