In-house, lektorem vedený Data Engineering Workshop, který kombinuje obsah a praktická laboratorní cvičení z pěti kurzů — Data Warehousing with SQL and NoSQL, ETL Offload with Hadoop and Spark, Processing Streaming and IoT Data, Building Data Pipelines with Python, a Data Governance, Security and Privacy for Big Data. Kurz připravuje na velkou část certifikační zkoušky Dell Technologies Proven Professional na specialistické úrovni pro data engineering (DES-7DE1).
Pro koho je workshop určen
❏ Data engineeři, datoví vědci, datoví architekti, datoví analytici, nebo kdokoli, kdo chce poznat a aplikovat principy a nástroje data engineeringu
❏ Stávající byznys a datoví analytici, kteří chtějí rozšířit své dovednosti o data engineering
❏ Databázoví profesionálové, kteří chtějí rozšířit své dovednosti v Big Data
❏ Manažeři týmů business intelligence, analytiky a big data profesionálů
Proč in-house a na míru
Otevřený workshop pracuje s obecnými datovými pipeline a scénáři streamování. V in-house realizaci lze cvičení na datové sklady, ETL offload a datovou governance nasměrovat na skutečnou datovou infrastrukturu vaší organizace, takže si tým rovnou vyzkouší budování pipeline na příkladech blízkých jejich vlastní práci.
► Akreditované kurzy jsou fajn, ale praktická implementace nás baví a má okamžitou návratnost investice.
Jediné ACO pro tři pilíře implementace
❏ Simulace — Praktické workshopy, ve kterých si tým vyzkouší reálná architektonická rozhodnutí ještě před nasazením do produkce.
❏ Embedding — Implementace metodiky přímo do organizace — přístup funguje i poté, co lektor odejde ze sálu.
❏ Tailoring — Přizpůsobení metodiky konkrétnímu projektu, technologickému stacku a omezením firmy — žádná obecná prezentace.
Přístupy k realizaci
► Agilně — Inkrementální zavádění — dovednosti a architektonické vzory se zabudovávají modul po modulu, v souladu s dodávkovými sprinty.
► Big-bang — Umíme řídit i velké změny — kompletní přenastavení architektury dodané v koncentrovaném, intenzivním formátu.
► Ad-hoc — Bonboniéra toho nejlepšího — sestavená na míru z modulů workshopu podle konkrétní a naléhavé potřeby.
Cíle workshopu
❏ Data Warehousing pomocí SQL a NoSQL
❏ ETL Offload s využitím Hadoop a Spark
❏ Data Governance, bezpečnost a soukromí pro Big Data
❏ Zpracování streamovaných dat a dat z IoT
❏ Budování datových pipeline v Pythonu
Praktické výstupy
❏ Praktické dovednosti pokrývající celý rozsah data engineeringu — od datových skladů a ETL offload po streamování, datové pipeline v Pythonu a governance
❏ Pochopení role data engineera jako nepostradatelného člena analytického projektového týmu, vedle datového vědce
❏ Tým připravený na velkou část certifikační zkoušky Dell Technologies Proven Professional pro data engineering (DES-7DE1)
Ukázková struktura workshopu (přizpůsobitelná potřebám firmy)
| Modul 1 — Data Warehousing s SQL a NoSQL | Principy a nástroje pro budování datových skladů s využitím SQL i NoSQL databází. |
| Modul 2 — ETL Offload s Hadoop a Spark | Přenesení ETL zátěže do prostředí Hadoop a Spark. |
| Modul 3 — Data Governance, bezpečnost a soukromí pro Big Data | Zajištění správy, bezpečnosti a soukromí dat ve velkoobjemových prostředích. |
| Modul 4 — Zpracování streamovaných dat a IoT | Zpracování dat v reálném čase ze streamovaných zdrojů a IoT zařízení. |
| Modul 5 — Budování datových pipeline v Pythonu | Návrh a implementace datových pipeline s využitím Pythonu. |
Doporučené předpoklady
❏ Zkušenost s programovacím jazykem, jako je Java, R nebo Python
❏ Znalost netechnických (nestatistických) aspektů obsahu kurzu Data Science and Big Data Analytics v2
❏ Porozumění roli data engineera, jak je popsána v kurzu Introduction to Data Engineering (course ID: ES731OCMIDENG)
Detaily workshopu
❏ Formát: in-house, prezenčně nebo virtuálně; workshop kombinuje výklad a praktická laboratorní cvičení z pěti samostatných kurzů
❏ Připravuje na velkou část certifikační zkoušky Dell Technologies Proven Professional na specialistické úrovni pro data engineering (DES-7DE1) — workshop nepokrývá kompletní obsah zkoušky, ale její podstatnou část
❏ Konkrétní formát zkoušky nebyl na zdrojové stránce uveden
❏ Role data engineera vznikla poté, co se ukázalo, že datoví vědci tráví většinu času přípravou dat a nasazováním modelů do produkčního prostředí, ne samotnou analýzou
❏ Cvičení na datové sklady, ETL offload a pipeline lze postavit na reálné datové infrastruktuře vaší organizace
Profil konzultanta / lektora
Workshop vede senior konzultant TAYLLORCOX s AWS akreditací a praxí v implementaci cloudové architektury u klientů napříč obory. Konzultant kombinuje roli lektora a implementačního poradce — cílem je, aby po workshopu zůstala v týmu použitelná architektura, ne jen zápisky.
Časté dotazy
1. Na jakou certifikaci workshop připravuje?
Na velkou část zkoušky Dell Technologies Proven Professional na specialistické úrovni pro data engineering (DES-7DE1) — nejde o kompletní přípravu na celý obsah zkoušky.
2. Musíme mít před kurzem jiné Dell kurzy?
Doporučuje se znalost nestatistických aspektů kurzu Data Science and Big Data Analytics v2 a porozumění roli data engineera z kurzu Introduction to Data Engineering (ES731OCMIDENG), plus zkušenost s programovacím jazykem (Java, R nebo Python).
3. Pro koho je kurz určen?
Pro data engineery, datové vědce, datové architekty, datové analytiky, byznys analytiky rozšiřující dovednosti o data engineering, databázové profesionály a manažery analytických týmů.
4. Proč vznikla role data engineera?
Ukázalo se, že datoví vědci tráví většinu času přípravou dat a přesunem analytických modelů do produkčního prostředí — data engineer převzal tuto klíčovou, ale časově náročnou práci.
5. Jaká témata jsou zahrnuta?
Data Warehousing s SQL a NoSQL, ETL Offload s Hadoop a Spark, Data Governance/bezpečnost/soukromí pro Big Data, zpracování streamovaných a IoT dat, a budování datových pipeline v Pythonu.
6. Je to spíš teoretické, nebo praktické?
Workshop kombinuje výklad s praktickými laboratorními cvičeními přenesenými z pěti samostatných kurzů.
7. Jaké zkušenosti účastníci potřebují?
Zkušenost s programovacím jazykem (Java, R nebo Python), znalost nestatistických aspektů Data Science and Big Data Analytics v2, a porozumění roli data engineera.
8. Kolik kurzů workshop v podstatě kombinuje?
Pět — Data Warehousing with SQL and NoSQL, ETL Offload with Hadoop and Spark, Processing Streaming and IoT Data, Building Data Pipelines with Python, a Data Governance, Security and Privacy for Big Data.
9. Lze laboratorní cvičení přizpůsobit naší organizaci?
Ano — cvičení na datové sklady, ETL offload a pipeline lze postavit na reálné datové infrastruktuře vaší organizace.
10. Jak je to s cenou a termínem?
Cena, termíny a podmínky storna závisí na velikosti skupiny a formátu. Kontaktujte nás prosím telefonicky nebo přes kontaktní formulář pro nabídku na míru.
Jak nás hodnotí klienti
★★★★★
Na základě zpětné vazby klientů ze všech realizovaných AWS workshopů TAYLLORCOX.
Zdroj obsahu: https://www.tx.cz/dell/data-engineering-workshop
