Kurzusleírás
- Big data alapjai
- Big Data és szerepe a vállalati világban
- Egy vállalaton belüli Big Data stratégia kidolgozásának fázisai
- Magyarázza el a holisztikus megközelítés mögött meghúzódó indokokat Big Data
- Az Big Data platformhoz szükséges összetevők
- Nagy adattárolási megoldás
- A hagyományos technológiák határai
- Adatbázistípusok áttekintése
- Az Big Data négy dimenziója
- A nagy adatok hatása az üzletre
- Business fontossága Big Data
- A hasznos adatok kinyerésének kihívásai
- Big data integrálása hagyományos adatokkal
- Nagy adattárolási technológiák
- A big data technológiák áttekintése
- Adattárolási modellek
- Hadoop
- Hive
- Cassandra
- MongoDB
- A megfelelő big data technológia kiválasztása
- A big data technológiák áttekintése
- Nagy adatok feldolgozása
- Adatok összekapcsolása és kinyerése adatbázisból
- Adatok átalakítása és előkészítése feldolgozásra
- A Hadoop MapReduce használata elosztott adatok feldolgozásához
- Hadoop MapReduce job figyelése és végrehajtása
- Hadoop elosztott fájlrendszer építőkövei
- Mapreduce és Yarn
- Adatfolyamok kezelése a Spark segítségével
- Big data elemző eszközök és technológiák
- Programming Hadoop disznó latin nyelvvel
- Big data lekérdezése a Hive segítségével
- Adatbányászat a Mahout segítségével
- Vizualizációs és jelentéskészítő eszközök
- Big data az üzleti életben
- Igények kezelése és megállapítása Big Data
- Business fontossága Big Data
- A megfelelő big data eszközök kiválasztása a problémához
Adattárház fogalmak
- Mi az a Data Ware House?
- Az OLTP és a Data Ware Housing közötti különbség
- Adatgyűjtés
- Adatkinyerés
- Adatátalakítás.
- Adatok betöltése
- Data Marts
- Független vs független adatok Mart
- Adatbázis tervezés
ETL tesztelési koncepciók:
- Bevezetés.
- Szoftverfejlesztés életciklusa.
- Tesztelési módszerek.
- ETL tesztelési munkafolyamat.
- ETL-tesztelési felelősségek az adatszakaszban.
Big data alapjai
- Big Data és szerepe a vállalati világban
- Egy vállalaton belüli Big Data stratégia kidolgozásának fázisai
- Magyarázza el a holisztikus megközelítés mögött meghúzódó indokokat Big Data
- Az Big Data platformhoz szükséges összetevők
- Nagy adattárolási megoldás
- A hagyományos technológiák korlátai
- Az adatbázis-típusok áttekintése
NoSQL Database s
Hadoop
Térkép csökkentése
Apache Spark
Követelmények
A küldötteknek ismerniük és némi tapasztalattal kell rendelkezniük a tárolóeszközökkel kapcsolatban, valamint tisztában kell lenniük a nagy adatkészletek kezelésével
Vélemények (4)
A képzés érdekesen, szakszerűen zajlott, mely rendszerezést, ismeretek bővítését tette lehetővé a képzési témakörben. Az előadó nagy tapasztalattal és információátadási képességről tett tanúbizonyságot. A képzés nagyon gyakorlatias volt és az igényeinkre szabott. ajánlom
Dominik Kozłowski - Shell Polska
Kurzus - Big Data - Data Science
Machine Translated
A 3. nap eleje volt a legjobb.
- Shell Polska
Kurzus - Big Data - Data Science
Machine Translated
egy gyakorlat, mint például, hogy ki fogja megalkotni a legjobb modellt
Wojtek - Shell Polska
Kurzus - Big Data - Data Science
Machine Translated
trainer's knowledge