Programa do Curso
Fundamentos da utilização intensiva de dados Platform Engineering
- Introdução às aplicações com utilização intensiva de dados
- Desafios na engenharia de plataformas para grandes volumes de dados
- Visão geral das arquitecturas de processamento de dados
Modelação de dados e Management
- Princípios de modelação de dados para escalabilidade
- Opções e otimização do armazenamento de dados
- Gestão do ciclo de vida dos dados num ambiente distribuído
Big Data Estruturas de processamento
- Visão geral das ferramentas de processamento de grandes volumes de dados (Hadoop, Spark, Flink)
- Processamento em lote vs. processamento em fluxo
- Configuração de um pipeline de processamento de grandes volumes de dados
Plataformas de análise em tempo real
- Arquitetar para a análise em tempo real
- Motores de processamento de fluxo (Kafka Streams, Apache Storm)
- Criação de dashboards e visualizações em tempo real
Orquestração de condutas de dados
- Gestão do fluxo de trabalho com Apache Airflow e outros
- Automatização de pipelines de dados para eficiência
- Monitorização e emissão de alertas para pipelines de dados
Segurança e conformidade da plataforma
- Práticas recomendadas de segurança para plataformas de dados
- Garantir a privacidade dos dados e a conformidade regulamentar
- Implementação de controlos seguros de acesso aos dados
Ajustamento e otimização do desempenho
- Técnicas para otimizar o débito e a latência dos dados
- Estratégias de dimensionamento para plataformas com uso intensivo de dados
- Avaliação comparativa e monitorização do desempenho
Estudos de caso e práticas recomendadas
- Análise de implementações bem-sucedidas de plataformas de dados
- Lições aprendidas com os líderes do sector
- Tendências emergentes na engenharia de plataformas com uso intensivo de dados
Projeto Capstone
- Conceber uma solução de plataforma para uma aplicação com grande volume de dados
- Implementação de um protótipo do pipeline de processamento de dados
- Avaliar o desempenho e a escalabilidade da plataforma
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento de estruturas de dados e algoritmos básicos
- Experiência em programação Java, Scala ou Python
- Familiaridade com conceitos básicos de bases de dados e SQL
Público-alvo
- Programadores de software
- Engenheiros de dados
- Líderes técnicos
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (2)
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Curso - DevOps and Platform Engineering: A Collaborative Approach
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