Apache Iceberg Fundamentals Training Course

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, developers, and analysts who wish to master advanced SQL functionalities for complex data operations and database management.

By the end of this training, participants will be able to:

• Perform advanced querying techniques using unions, subqueries, and complex joins.
• Add, update, and delete data, tables, views, and indexes with precision.
• Ensure data integrity through transactions and manipulate database structures.
• Create and manage databases efficiently for robust data storage and retrieval.

Amazon Redshift adalah layanan gudang data berbasis cloud berskala petabyte di AWS.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari dasar-dasar Amazon Redshift.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Amazon Redshift
• Memuat, mengonfigurasi, menyebarkan, menanyakan, dan memvisualisasikan data dengan Amazon Redshift

Hadirin

• Pengembang
• Profesional TI

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi profesional data tingkat lanjut yang ingin mengoptimalkan alur kerja pemrosesan data, memastikan integritas data, dan menerapkan solusi data lakehouse yang kuat yang dapat menangani kompleksitas perusahaan besar modern. aplikasi data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Dapatkan pemahaman mendalam tentang arsitektur Iceberg, termasuk manajemen metadata dan tata letak file.
• Konfigurasikan Iceberg untuk kinerja optimal di berbagai lingkungan dan integrasikan dengan beberapa mesin pemrosesan data.
• Kelola tabel Iceberg skala besar, lakukan perubahan skema yang kompleks, dan tangani evolusi partisi.
• Kuasai teknik untuk mengoptimalkan kinerja kueri dan efisiensi pemindaian data untuk kumpulan data besar.
• Menerapkan mekanisme untuk memastikan konsistensi data, mengelola jaminan transaksional, dan menangani kegagalan dalam lingkungan terdistribusi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk profesional TI tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam arsitektur data, tata kelola, komputasi awan, dan teknologi data besar untuk mengelola dan menganalisis kumpulan data besar secara efektif untuk migrasi data dalam organisasi mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar dan komponen berbagai arsitektur data.
• Dapatkan pemahaman komprehensif tentang prinsip-prinsip tata kelola data dan pentingnya mereka dalam lingkungan peraturan.
• Menerapkan dan mengelola kerangka tata kelola data seperti Dama dan Togaf.
• Manfaatkan platform cloud untuk penyimpanan, pemrosesan, dan pengelolaan data yang efisien.

The course is part of the Data Scientist skill set (Domain: Data and Technology).

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data engineers who wish to learn how to use Azure Data Lake Storage Gen2 for effective data analytics solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and key features of Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimize data storage and access for cost and performance.
• Integrate Azure Data Lake Storage Gen2 with other Azure services for analytics and data processing.
• Develop solutions using the Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Troubleshoot common issues and optimize storage strategies.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari cara membangun Data Vault.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami arsitektur dan konsep desain di balik Data Vault 2.0, dan interaksinya dengan Big Data, NoSQL dan AI.
• Gunakan teknik penyimpanan data untuk memungkinkan audit, penelusuran, dan pemeriksaan data historis dalam gudang data.
• Kembangkan proses ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat) yang konsisten dan dapat diulang.
• Bangun dan terapkan gudang yang sangat skalabel dan dapat diulang.

Apache Druid is an open-source, column-oriented, distributed data store written in Java. It was designed to quickly ingest massive quantities of event data and execute low-latency OLAP queries on that data. Druid is commonly used in business intelligence applications to analyze high volumes of real-time and historical data. It is also well suited for powering fast, interactive, analytic dashboards for end-users. Druid is used by companies such as Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal, and Yahoo.

In this instructor-led, live course we explore some of the limitations of data warehouse solutions and discuss how Druid can compliment those technologies to form a flexible and scalable streaming analytics stack. We walk through many examples, offering participants the chance to implement and test Druid-based solutions in a lab environment.

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at administrators who wish to set up Greenplum Database for business intelligence and data warehousing solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Address processing needs with Greenplum.
• Perform ETL operations for data processing.
• Leverage existing query processing infrastructures.

This instructor-led, live training in Indonesia (online or onsite) is aimed at intermediate-level IT professionals who wish to have a comprehensive understanding of IBM DataStage from both an administrative and a development perspective, allowing them to manage and utilize this tool effectively in their respective workplaces.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core concepts of DataStage.
• Learn how to effectively install, configure, and manage DataStage environments.
• Connect to various data sources and extract data efficiently from databases, flat files, and external sources.
• Implement effective data loading techniques.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional big data tingkat menengah yang ingin menggunakan Apache Kylin untuk membangun data warehouse real-time dan melakukan analisis multidimensi pada dataset berskala besar.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi Apache Kylin dengan sumber data streaming real-time.
• Mendesain dan membangun OLAP cubes untuk data batch dan streaming.
• Melakukan kueri kompleks dengan latensi kurang dari satu detik menggunakan antarmuka SQL Kylin.
• Menyatukan Kylin dengan alat BI untuk visualisasi data interaktif.
• Optimalkan kinerja dan mengelola sumber daya secara efektif di Kylin.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional basis data tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam Oracle SQL pengembangan dan administrasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun dan mengoptimalkan kueri SQL yang kompleks.
• Kelola database secara efisien menggunakan alat Oracle SQL.
• Terapkan praktik terbaik dalam pengembangan dan pemeliharaan basis data.
• Mengelola akses pengguna dan keamanan basis data di lingkungan Oracle.