Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Az adatintenzív alapok Platform Engineering
- Bevezetés az adatigényes alkalmazásokba
- Kihívások a nagy adatok platformtervezésében
- Az adatfeldolgozási architektúrák áttekintése
Adatmodellezés és Management
- A skálázhatóságot szolgáló adatmodellezés alapelvei
- Adattárolási lehetőségek és optimalizálás
- Adatéletciklus kezelése elosztott környezetben
Big Data Feldolgozási keretrendszerek
- A big data feldolgozó eszközök áttekintése (Hadoop, Spark, Flink)
- Kötegelt vs. adatfolyam feldolgozás
- Nagy adatfeldolgozási folyamat felállítása
Valós idejű elemzési platformok
- Építészet a valós idejű elemzéshez
- Adatfolyam-feldolgozó motorok (Kafka Streams, Apache Storm)
- Valós idejű irányítópultok és vizualizációk készítése
Data Pipeline Orchestration
- Munkafolyamat-kezelés a Apache Airflow-val és másokkal
- Az adatfolyamok automatizálása a hatékonyság érdekében
- Adatfolyamok figyelése és riasztása
Platformbiztonság és megfelelőség
- Bevált biztonsági gyakorlatok adatplatformokhoz
- Az adatvédelem és a jogszabályoknak való megfelelés biztosítása
- Biztonságos adathozzáférési szabályozások megvalósítása
Teljesítmény hangolás és optimalizálás
- Az adatátviteli sebesség és a késleltetés optimalizálásának technikái
- Méretezési stratégiák adatintenzív platformokhoz
- Teljesítmény-benchmarking és monitoring
Esettanulmányok és bevált gyakorlatok
- Sikeres adatplatform implementációk elemzése
- Az iparág vezetőitől levont tanulságok
- Feltörekvő trendek az adatintenzív platformtervezésben
Capstone projekt
- Platform megoldás tervezése adatintenzív alkalmazáshoz
- Az adatfeldolgozási folyamat prototípusának megvalósítása
- A platform teljesítményének és méretezhetőségének értékelése
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az alapvető adatstruktúrák és algoritmusok ismerete
- Java, Scala vagy Python programozásban szerzett tapasztalat
- Az adatbázisok alapvető fogalmainak ismerete és SQL
Közönség
- Szoftverfejlesztők
- Adatmérnökök
- Műszaki vezetők
21 Órák