modul #1 Bevezetés a Big Databa A big data meghatározása, jellemzői és fontossága az üzleti döntéshozatalban
modul #2 A Big Data Analytics áttekintése Az elemzések különböző típusainak megértése és a nagy adatelemzés szerepe az üzleti életben üzlet
modul #3 Big Data Technologies Hadoop, Spark, NoSQL adatbázisok és más nagy adattechnológiák áttekintése
modul #4 Hadoop Ecosystem A Hadoop részletes áttekintése, beleértve a HDFS-t, a MapReduce-t és a YARN-t
modul #5 A Spark alapjai Bevezetés az Apache Sparkba, annak architektúrájába és használati esetei
modul #6 NoSQL-adatbázisok A NoSQL-adatbázisok különböző típusainak megismerése, beleértve a kulcsérték-, dokumentum- és grafikonadatbázisokat
modul #7 Adatfeldolgozás és feldolgozás Big adatok gyűjtése, feldolgozása és tárolása olyan eszközökkel, mint a Flume, a Kafka és a NiFi
modul #8 Adattárolás és -kezelés Adattárolási megoldások tervezése és megvalósítása HDFS, HBase segítségével , and Cassandra
modul #9 Adattárház és ETL Adattárházak építése és ETL-műveletek végrehajtása (kivonás, átalakítás, betöltés)
modul #10 Big Data Analytics Tools Big data analitikai eszközök, köztük a Hive áttekintése , Pig és Spark SQL
modul #11 A gépi tanulás alapjai Bevezetés a gépi tanulási koncepciókba, beleértve a felügyelt és felügyelet nélküli tanulást
modul #12 Gépi tanulás a Spark segítségével Gépi tanulási modellek készítése Spark MLlib és Spark ML segítségével
modul #13 Mély tanulás Big Data segítségével Bevezetés a mély tanulási koncepciókba és technikákba, beleértve a neurális hálózatokat és a konvolúciós neurális hálózatokat
modul #14 Szövegelemzés és NLP Strukturálatlan adatok elemzése és feldolgozása természetes nyelvi feldolgozás segítségével ( NLP) technikák
modul #15 Data Visualization for Big Data Big data insights vizualizálása olyan eszközökkel, mint a Tableau, Power BI és D3.js
modul #16 Big Data használati esetek és alkalmazások A valós világ felfedezése a big data analitika felhasználási esetei és alkalmazásai a különböző iparágakban
modul #17 Big Data Security and Governance Adatbiztonság, adatvédelem és megfelelőség biztosítása big data környezetekben
modul #18 Big Data Analytics a Pythonnal A Python a big data elemzéséhez, beleértve az adatmanipulációt, a vizualizációt és a gépi tanulást
modul #19 Big Data Analytics with R R használata big data elemzéséhez, beleértve az adatmanipulációt, a vizualizációt és a gépi tanulást
modul #20 Big Data Analytics on the Cloud Big data analitika telepítése felhőplatformokon, beleértve az AWS-t, az Azure-t és a GCP-t
modul #21 Valós idejű Big Data Analytics Valós idejű nagy adatelemzési megoldások tervezése és megvalósítása olyan eszközök segítségével, mint Apache Storm és Apache Flink
modul #22 Big Data Quality and Governance Adatok minőségének, integritásának és irányításának biztosítása nagy adatkörnyezetekben
modul #23 Big Data Analytics esettanulmányok Valós esettanulmányok és a nagy adatelemzés sikertörténetei a különböző iparágakban
modul #24 Big Data Analytics legjobb gyakorlatai Big Data Analytics projektek megvalósításának legjobb gyakorlatai és irányelvei
modul #25 Tanfolyam összefoglalója és következtetései A Big Data Analytics karrier következő lépéseinek tervezése
Készen áll a tanulásra, a megosztásra és a versenyre?
