Tag: pelatihan data engineering

Pendahuluan Pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk posisi Big Data Scientist berfokus pada penguasaan teknologi data engineering menggunakan Apache Spark dan Hadoop. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari bagaimana cara mengelola dan mengolah data besar dengan efisien menggunakan dua teknologi utama yang banyak digunakan di industri, yaitu Apache Spark dan Hadoop. Kedua teknologi ini memungkinkan pengolahan data dalam skala besar yang sangat dibutuhkan oleh berbagai perusahaan yang mengandalkan big data untuk mengambil keputusan strategis. Melalui pelatihan ini, peserta akan dipersiapkan untuk menangani berbagai masalah terkait data engineering dan analisis data besar di dunia nyata. Unit Kompetensi Pelatihan ini bertujuan untuk mempersiapkan peserta dengan kemampuan berikut: Memahami Konsep Big Data: Mengerti dasar-dasar big data, termasuk karakteristik dan tantangan yang dihadapi dalam pengolahan data besar. Penggunaan Hadoop: Menguasai instalasi, konfigurasi, dan pengoperasian Hadoop untuk pengolahan data besar. Penggunaan Apache Spark: Mengerti cara menggunakan Apache Spark untuk memproses data secara paralel dengan performa tinggi. Data Engineering dengan Hadoop dan Spark: Memahami bagaimana mengintegrasikan Hadoop dan Spark untuk pemrosesan data yang efisien. Pengolahan Data dengan MapReduce dan RDD: Menerapkan teknik MapReduce pada Hadoop serta pemrograman menggunakan RDD di Spark untuk memproses data. Pembuatan Pipeline Data: Mengembangkan pipeline data yang memanfaatkan Hadoop dan Spark untuk berbagai keperluan pengolahan data. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Pengolahan Data Besar dengan Apache Spark Misalnya, sebuah perusahaan ingin memproses data transaksi besar untuk menemukan pola pembelian pelanggan. Dalam kasus ini, kita bisa menggunakan Apache Spark untuk memproses data tersebut secara efisien. Berikut adalah contoh kode menggunakan Python dan Spark untuk memproses data transaksi: python SalinEdit from pyspark.sql import SparkSession # Membuat sesi Spark spark = SparkSession.builder \ .appName("Transaksi Big Data") \ .getOrCreate() # Membaca data transaksi data = spark.read.csv("data_transaksi.csv", header=True, inferSchema=True) # Menampilkan beberapa data pertama data.show(5) # Menghitung total transaksi per kategori produk result = data.groupBy("kategori_produk").sum("jumlah_transaksi") # Menampilkan hasilnya result.show() # Menyimpan hasil analisis result.write.csv("hasil_analisis_transaksi.csv") Kode di atas mengilustrasikan cara menggunakan Spark untuk memproses data transaksi, mengelompokkan berdasarkan kategori produk, dan menyimpan hasil analisis ke file CSV. Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Big Data dan Hadoop - Apa itu Big Data? - Pengenalan Hadoop: HDFS, YARN, dan MapReduce - Instalasi dan Konfigurasi Hadoop - Penggunaan HDFS untuk penyimpanan data Apache Spark: Pengenalan dan Instalasi - Apa itu Apache Spark? - Instalasi Spark - Memulai sesi Spark dengan PySpark - Perbedaan Hadoop MapReduce dan Spark Hari 2 Pengolahan Data dengan Apache Spark - Penggunaan RDD di Spark - DataFrame dan SQL API di Spark - Penggunaan Spark untuk analisis data besar - Pengolahan data terdistribusi dengan Spark Pembuatan Pipeline Data dengan Hadoop & Spark - Membuat pipeline data dengan Hadoop dan Spark - Integrasi Spark dengan HDFS - Implementasi model pipeline data untuk analisis besar Kesimpulan Kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk Big Data Scientist dengan fokus pada Data Engineering menggunakan Apache Spark dan Hadoop. Pelatihan ini dapat dilakukan secara online dengan biaya yang terjangkau, hanya Rp2.550.000. Dengan mengikuti pelatihan ini, Anda akan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui industri dan dapat meningkatkan peluang karir Anda di bidang data engineering. Untuk informasi lebih lanjut mengenai pelatihan dan harga, Anda dapat mengunjungi tautan ini.

Tag: pelatihan data engineering

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Big Data Scientist: Data Engineering dengan Apache Spark dan Hadoop

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP: Membangun Proyek Portfolio yang Menarik untuk Junior Web Programmer