Data Warehouse Infrastruktur in der Oracle Cloud

Overview:

Title: Überblickseminar “Autonomous Data Warehouse (ADW)“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) ist eine besondere Spielart der Oracle Datenbank in der Oracle Cloud. Als das Projekt vor 3 Jahren startete waren noch nicht alle Funktionen verfügbar. Doch heute basiert ADW auf der neuesten Oracle Datenbankversion mit nahezu allen Features, allerdings mit dem Charme einer sich selbst verwaltenden Datenbank und extrem niedrigen Einsatzhürden z. B. in einer Fachabteilung ohne besondere DBA – Unterstützung.

Das Seminar geht ADW sehr praktisch an. Die meisten Funktionen werden live gezeigt also so, wie man ADW auch als Anwender oder Entwickler sehen würde.

Die folgenden Themen verteilen sich auf 2 Zeitblöcke (60 Min/Block) die jeweils 08:30 und 13:00 an 1 Tag stattfinden:

• Cloud die ideale Infrastruktur für Analytics und Data Warehouse
• Autonomous Data Warehouse (Übersicht)
• Einfache Zugriffe und Monitoring
• Aufbau einer APEX Anwendung
• Skalierung und Auto-Scaling
• Datenflüsse, Schnittstellen
• Cloning (Sandboxing)
• OML4Py und Zeppelin Notebook für Data Scientists

Overview:

Title: Praxisseminar „Python- Grundkurs – Python und Cloud-/Datenbank-Infrastruktur“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Python hat sich in den letzten Jahren in vielen Analyseumgebungen als ein universelles Hilfsmittel etabliert. Python besteht aus einem Sprachenkern, der sich durch unzählige anwendungsspezifische Bibliotheken leicht erweitern lässt. Python ist ideal für sich wachsende Anforderungen aus dem Advanced Analytics und Machine Learning-Umfeld. Python ist aber auch gut zur Verwaltung und Automatisierung von Cloud bzw. Datenbankumgebungen geeignet. Dieses Seminar ist eine Einführung in die Sprache.

Overview:

Title: Grundlagenseminar „Data Warehouse Infrastruktur in der Oracle Cloud“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Data Warehouse und Analyse– Systeme in der Cloud sind heute eine realistische Alternative zu den traditionellen Umgebungen. Neben den Kostenvorteilen ist es die Flexibilität und die zusätzlichen Möglichkeiten sowie das Bereitstellen der neuesten Technologien, die eine Cloud-Infrastruktur interessant machen.

Trotz der Breite des Themas geht das Seminar an vielen Stellen in die Tiefe und demonstriert Einzelaspekte auch an praktischen Beispielen. Um dies zu ermöglichen wurde der Zeitrahmen für ein Online-Seminar sehr großzügig gewählt und in 4 Zeitblöcke à 60 Minuten unterteilt.

Overview:

Title: Einführungsseminar „Machine Learning mit Python“

Duration: jeweils 1,5 Stunden

Description:

Das „Boom“-Thema Machine Learning dringt immer weiter in Alltagsanwendungen ein. Es ist damit deutlich sichtbarer als etwa das klassische Data Mining. Das Seminar trägt diesem Umstand Rechnung und legt einen besonderen Schwerpunkt auf die heute eher praktizierten Verfahren des Deep Learning. Klassische Algorithmen wie Regressionen, Decision Trees oder Support Vector Machines werden aber dennoch behandelt, denn sie liefern oft genug grundlegende Verfahren, die man kennen sollte. Erklärt werden auch Begriffe und spezifische Vorgehensweisen, so dass man auch ohne Vorkenntnisse einsteigen kann.

Ein Ziel des Seminars ist es eine erste Hürde in diese immer wichtiger werdende Disziplin zu nehmen, die sich oft hinter unverständlichen Schlagworten und gehypten Use Cases versteckt. Gearbeitet wird mit einem umfangreichen Skript-Material. Ziel ist es eine Übersicht über die unterschiedlichen Algorithmen und deren Einsatzgebiete zu erhalten und sie gegenüber den relevanten Anwendungsfällen einordnen zu können.

Overview:

Title:Überblickseminar “Autonomous Data Warehouse (ADW)“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) ist eine besondere Spielart der Oracle Datenbank in der Oracle Cloud. Als das Projekt vor 3 Jahren startete waren noch nicht alle Funktionen verfügbar. Doch heute basiert ADW auf der neuesten Oracle Datenbankversion mit nahezu allen Features, allerdings mit dem Charme einer sich selbst verwaltenden Datenbank und extrem niedrigen Einsatzhürden z. B. in einer Fachabteilung ohne besondere DBA – Unterstützung.

Das Seminar geht ADW sehr praktisch an. Die meisten Funktionen werden live gezeigt also so, wie man ADW auch als Anwender oder Entwickler sehen würde.

Die folgenden Themen verteilen sich auf 2 Zeitblöcke (60 Min/Block) die jeweils 08:30 und 13:00 an 1 Tag stattfinden:

• Cloud die ideale Infrastruktur für Analytics und Data Warehouse
• Autonomous Data Warehouse (Übersicht)
• Einfache Zugriffe und Monitoring
• Aufbau einer APEX Anwendung
• Skalierung und Auto-Scaling
• Datenflüsse, Schnittstellen
• Cloning (Sandboxing)
• OML4Py und Zeppelin Notebook für Data Scientists

Overview:

Title: Praxisseminar „Cloud-Automation mit Terraform“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Flexibilität ist eine der Hauptstärken der Cloud-Infrastruktur. Unkontrolliert kann sie aber auch ins Chaos führen. Automatisierung schafft dagegen Professionalität. Produktiv genutzte Cloud Infrastrukturen sollte man nur mit Hilfe von Automatisierungs-Skripten z. B. mit Terraform verwalten

Das Seminar stellt die wesentlichen Sprachen-Merkmale von Terraform vor.

In einer durchgängigen Beispielanwendung wird eine Cloud-Umgebung inklusive Oracle Datenbank aufgebaut.

Durch dieses Seminar werden auch Cloud-Komponenten leichter erfahrbar, d. h. man versteht die wichtigsten Komponenten einer Cloud-Infrastruktur und deren Zusammenspiel besser.

Themen:

• OCI Cloud Shell als erste Arbeitsebene
• OCI Command Language Interface (CLI)
• Key Management
• Terraform Sprachen-Konstrukte (Variablenkonzept, Module, Best Practices)
• Beispielhafter Aufbau einer Cloud-Umgebung mit Terraform
• Skript-Bibliotheken und Fundstellen
• Revers Engineering einer bestehenden Cloud-Umgebung
• Verwaltung von Skripten

Overview:

Title: Grundlagenseminar „Data Warehouse Infrastruktur in der Oracle Cloud“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Data Warehouse und Analyse– Systeme in der Cloud sind heute eine realistische Alternative zu den traditionellen Umgebungen. Neben den Kostenvorteilen ist es die Flexibilität und die zusätzlichen Möglichkeiten sowie das Bereitstellen der neuesten Technologien, die eine Cloud-Infrastruktur interessant machen.

Trotz der Breite des Themas geht das Seminar an vielen Stellen in die Tiefe und demonstriert Einzelaspekte auch an praktischen Beispielen. Um dies zu ermöglichen wurde der Zeitrahmen für ein Online-Seminar sehr großzügig gewählt und in 4 Zeitblöcke à 60 Minuten unterteilt.

Overview:

Title:Praxisseminar „Python- Grundkurs – Python und Cloud-/Datenbank-Infrastruktur“

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Python hat sich in den letzten Jahren in vielen Analyseumgebungen als ein universelles Hilfsmittel etabliert. Python besteht aus einem Sprachenkern, der sich durch unzählige anwendungsspezifische Bibliotheken leicht erweitern lässt. Python ist ideal für sich wachsende Anforderungen aus dem Advanced Analytics und Machine Learning-Umfeld. Python ist aber auch gut zur Verwaltung und Automatisierung von Cloud bzw. Datenbankumgebungen geeignet. Dieses Seminar ist eine Einführung in die Sprache.

Overview:

Title:Feature-Seminar „New Features für das Data Warehouse”

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Mit der Umstellung der Release-Nummern für die Oracle-Datenbank kommen in immer kürzeren Abständen neue Features in die Datenbank und damit auch in das Data Warehouse. In diesem Seminar stellen wir die wichtigsten Datenbank-Neuerungen der letzten Jahre aus Data Warehouse-Sicht in einer losen Reihenfolge vor.

Man kann das Seminar nutzen, um sich auf den neuesten Stand zu bringen.

Am Rand sind sicherlich auch die eine oder andere grundsätzliche Debatte möglich, denn auch neue Features müssen sich sinnvollen Einsatzkonzepten stellen.

Themen:

• Refresher „Oracle Data Warehouse Referenz-Architektur “
• Refresher: New Features Oracle 12.1
• Realtime Materialized View
• Handling Data Errors
• SQL-Erweiterungen
• Partitioned External Tables
• Inline External Tables
• Partitioning-Erweiterungen
• Automatic Indexes
• Erweiterter JSON Support
• Neues von In-Memory Columns Store
• Dimensional – In-Database Analysis: Analytic Views
• u.a.m.

Overview:

Title:Überblicksseminar “Autonomous Data Warehouse (ADW)“

Duration: jeweils 1,5 Stunden

Description:

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) ist eine besondere Spielart der Oracle Datenbank in der Oracle Cloud. Als das Projekt vor 3 Jahren startete waren noch nicht alle Funktionen verfügbar. Doch heute basiert ADW auf der neuesten Oracle Datenbankversion mit nahezu allen Features, allerdings mit dem Charme einer sich selbst verwaltenden Datenbank und extrem niedrigen Einsatzhürden z. B. in einer Fachabteilung ohne besondere DBA – Unterstützung.

Das Seminar geht ADW sehr praktisch an. Die meisten Funktionen werden live gezeigt also so, wie man ADW auch als Anwender oder Entwickler sehen würde.

Die folgenden Themen verteilen sich auf 2 Zeitblöcke (60 Min/Block) die jeweils 08:30 und 13:00 an 1 Tag stattfinden:

• Cloud die ideale Infrastruktur für Analytics und Data Warehouse
• Autonomous Data Warehouse (Übersicht)
• Einfache Zugriffe und Monitoring
• Aufbau einer APEX Anwendung
• Skalierung und Auto-Scaling
• Datenflüsse, Schnittstellen
• Cloning (Sandboxing)
• OML4Py und Zeppelin Notebook für Data Scientists

Overview:

Title:Einführungsseminar „Machine Learning mit Python“

Duration: jeweils 1,5 Stunden

Description:

Das „Boom“-Thema Machine Learning dringt immer weiter in Alltagsanwendungen ein. Es ist damit deutlich sichtbarer als etwa das klassische Data Mining. Das Seminar trägt diesem Umstand Rechnung und legt einen besonderen Schwerpunkt auf die heute eher praktizierten Verfahren des Deep Learning. Klassische Algorithmen wie Regressionen, Decision Trees oder Support Vector Machines werden aber dennoch behandelt, denn sie liefern oft genug grundlegende Verfahren, die man kennen sollte. Erklärt werden auch Begriffe und spezifische Vorgehensweisen, so dass man auch ohne Vorkenntnisse einsteigen kann.

Ein Ziel des Seminars ist es eine erste Hürde in diese immer wichtiger werdende Disziplin zu nehmen, die sich oft hinter unverständlichen Schlagworten und gehypten Use Cases versteckt. Gearbeitet wird mit einem umfangreichen Skript-Material. Ziel ist es eine Übersicht über die unterschiedlichen Algorithmen und deren Einsatzgebiete zu erhalten und sie gegenüber den relevanten Anwendungsfällen einordnen zu können.

Overview:

Title:Feature-Seminar „New Features für das Data Warehouse”

Duration: jeweils 1 Stunde

Description:

Mit der Umstellung der Release-Nummern für die Oracle-Datenbank kommen in immer kürzeren Abständen neue Features in die Datenbank und damit auch in das Data Warehouse. In diesem Seminar stellen wir die wichtigsten Datenbank-Neuerungen der letzten Jahre aus Data Warehouse-Sicht in einer losen Reihenfolge vor.

Man kann das Seminar nutzen, um sich auf den neuesten Stand zu bringen.

Am Rand sind sicherlich auch die eine oder andere grundsätzliche Debatte möglich, denn auch neue Features müssen sich sinnvollen Einsatzkonzepten stellen.

Themen:

• Refresher „Oracle Data Warehouse Referenz-Architektur “
• Refresher: New Features Oracle 12.1
• Realtime Materialized View
• Handling Data Errors
• SQL-Erweiterungen
• Partitioned External Tables
• Inline External Tables
• Partitioning-Erweiterungen
• Automatic Indexes
• Erweiterter JSON Support
• Neues von In-Memory Columns Store
• Dimensional – In-Database Analysis: Analytic Views
• u.a.m.