Hur du förbereder dig för en karriär inom Big Data

0 Shares

Intäkterna för stor data och affärsanalys förväntas vara mer än 203 miljarder dollar år 2020 enligt IDC – och det innebär fler jobb inom dessa områden. Stora företag som Google, Amazon, Microsoft, Facebook med mera satsar stort på att skaffa talanger som kan förvandla datamängder till värdefulla tekniska framsteg.

Om du har ett intresse av att bredda din skicklighet som datavetare eller vill förbättra din kunskap om big data då Big Data-paketet utbildningskurser kan hjälpa dig att uppnå dessa mål. Detta prisvärda paket ger dig 64,5 timmars träning i Hadoop, MapReduce, Sparkm och mer för att hjälpa dig förbereda dig för framtidens jobb.

Dessa kurser ger en starkare grund för dina stora databehandlingsförmåga, maskininlärning, datavetenskap, arbetsflöde och mer. Här är en grundläggande beskrivning av varje kurs du kommer att få i Big Data-paketet.

Hive för Big Data Processing

Den här kursen hjälper dig att ansluta prickarna mellan SQL och Hive för att förbättra dina färdigheter för stor databehandling och förstå vad som händer under huven på Hive med HDFS och MapReduce och mer.

Lär dig med exempel: Hadoop & MapReduce för stora dataproblem

Denna kurs hjälper dig att upptäcka metoder för massbearbetning med hjälp av det ledande dataramen. Med Hadoop och MapReduce lär du dig hur du bearbetar och hanterar enorma mängder data effektivt.

Från 0 till 1: Gnista för datavetenskap i Python

Denna kurs får dina data att flyga med Spark för analys, maskininlärning och datavetenskap. Spark ger dig en enda motor för att utforska och arbeta med stora mängder data, köra algoritmer för maskininlärning och utföra många andra funktioner i en enda interaktiv miljö. Kursen kommer att fokusera på att implementera komplexa algoritmer som PageRank & Music-rekommendationer, arbeta med en mängd datauppsättningar från flygförseningar till Twitter, webbdiagram och produktbetyg med mera.

Skalbar programmering med Scala & Spark

Den funktionella programmeringsnaturen och tillgängligheten av en REPL-miljö gör Scala särskilt väl lämpad för en distribuerad datorramen som Spark. Genom att använda dessa två tekniker tillsammans kan du effektivt analysera och utforska data i en interaktiv miljö med extremt snabb feedback. Den här kursen hjälper dig att implementera komplexa algoritmer, använda de olika funktionerna och biblioteken i Spark, som RDD, Dataframes, Spark SQL, MLlib, Spark Streaming och GraphX ​​och mer.

Lär dig genom exempel: HBase – Hadoop-databasen

Den här kursen lär dig hur du skapar mer flexibla databaser genom att behärska HBase. Genom att använda HBase möjliggörs en ökad flexibilitetsnivå, vilket ger kolonnorienterad lagring, inget fast schema och låg latens för att tillgodose de dynamiskt förändrade behoven hos applikationer.

Gris för att krossa stora data

Tänk på förra gången du såg ett helt oorganiserat kalkylark. Tänk dig nu att kalkylbladet var 100 000 gånger större. Häpnadsväckande, eller hur? Det är därför det finns gris. Pig arbetar med ostrukturerad data för att bryta den till en mer välsmakande form som kan lagras i ett datalager för rapportering och analys. Med de massiva uppsättningarna av oorganiserade data som många företag arbetar med idag, är det mycket efterfrågan på människor som kan arbeta med Pig. I slutet av den här kursen kan du kvalificera dig som en av dessa personer.

Från 0 till 1: Cassandra Distribuerad databas

Datauppsättningar kan växa ur traditionella databaser, precis som barn växer ur kläder. Till skillnad från barns tillväxtmönster kan dock stora mängder data vara extremt oförutsägbara och ostrukturerade. För stora data är den distribuerade Cassandra-databasen lösningen genom att använda partitionering och replikering för att säkerställa att dina data är strukturerade och tillgängliga även när noder i ett kluster går ner. Barn, du är ensam.

Oozie: Arbetsflödesplanering för Big Data-system

Att arbeta med stora data kan självklart vara en mycket komplex uppgift. Det är därför det är viktigt att bemästra Oozie. Oozie gör det enkelt att hantera en mängd jobb vid olika tidtabeller och att hantera hela dataledningar väsentligt enklare om du vet rätt konfigurationsparametrar. Den här kursen lär dig hur du bäst bestämmer dessa parametrar, så att ditt arbetsflöde effektiviseras avsevärt.

Flume & Sqoop för att ta in stora data

Flume och Sqoop är viktiga delar av Hadoop-ekosystemet och transporterar data från källor som lokala filsystem till datalagrar. Detta är en viktig komponent för att organisera och effektivt hantera big data, vilket gör Flume och Sqoop till stora färdigheter som skiljer dig från andra dataanalytiker. Denna kurs hjälper dig att effektivt importera data till HDFS, HBase och Hive från en mängd olika källor.

Genom Big Data-paketet du kommer väl på väg att förbättra det CV och det är tillgängligt för 45 dollar i TechCo Shop.

För en mer detaljerad beskrivning av varje kurs Klicka här.

Hitta mer prisvärda kurser för att förbättra dina färdigheter i TechCo Shop

0 Shares