modul #1 Introducere în Big Data Definirea datelor mari, caracteristicile sale și importanța în luarea deciziilor în afaceri
modul #2 Prezentare generală a analizei datelor mari Înțelegerea diferitelor tipuri de analize și rolul analizei datelor mari în business
modul #3 Big Data Technologies Prezentare generală asupra bazelor de date Hadoop, Spark, NoSQL și a altor tehnologii de date mari
modul #4 Hadoop Ecosystem O privire aprofundată asupra Hadoop, inclusiv HDFS, MapReduce și YARN
modul #5 Spark Fundamentals Introducere în Apache Spark, arhitectura sa și cazurile de utilizare
modul #6 NoSQL Databases Înțelegerea diferitelor tipuri de baze de date NoSQL, inclusiv baze de date cheie-valoare, documente și grafice
modul #7 Ingestie și procesare a datelor Colectarea, procesarea și stocarea datelor mari folosind instrumente precum Flume, Kafka și NiFi
modul #8 Stocare și gestionare a datelor Proiectarea și implementarea soluțiilor de stocare a datelor folosind HDFS, HBase , și Cassandra
modul #9 Data Warehousing și ETL Construirea depozitelor de date și efectuarea operațiunilor ETL (Extract, Transform, Load)
modul #10 Big Data Analytics Tools Prezentare generală a instrumentelor de analiză a datelor mari, inclusiv Hive , Pig și Spark SQL
modul #11 Noțiuni fundamentale ale învățării automate Introducere în conceptele învățării automate, inclusiv învățarea supravegheată și nesupravegheată
modul #12 Învățare automată cu Spark Construirea modelelor de învățare automată folosind Spark MLlib și Spark ML
modul #13 Deep Learning with Big Data Introducere în conceptele și tehnicile de deep learning, inclusiv rețelele neuronale și rețelele neuronale convoluționale
modul #14 Text Analytics and NLP Analizarea și procesarea datelor nestructurate folosind procesarea limbajului natural ( Tehnici NLP
modul #15 Vizualizarea datelor pentru Big Data Vizualizarea statisticilor de date mari folosind instrumente precum Tableau, Power BI și D3.js
modul #16 Cazuri și aplicații de utilizare a datelor mari Explorarea lumii reale cazuri de utilizare și aplicații ale analizei de date mari în diverse industrii
modul #17 Securitate și guvernare a datelor mari Asigurarea securității datelor, a confidențialității și a conformității în mediile de date mari
modul #18 Analitica datelor mari cu Python Utilizarea Python pentru analiza datelor mari, inclusiv manipularea datelor, vizualizarea și învățarea automată
modul #19 Analitica Big Data cu R Utilizarea R pentru analiza datelor mari, inclusiv manipularea datelor, vizualizarea și învățarea automată
modul #20 Big Data Analytics»Data Analytics on the Cloud Implementarea analizei de date mari pe platforme cloud, inclusiv AWS, Azure și GCP
modul #21 Analitica de date mari în timp real Proiectarea și implementarea soluțiilor de analiză a datelor mari în timp real folosind instrumente precum Apache Storm și Apache Flink
modul #22 Calitatea și guvernanța datelor mari Asigurarea calității, integrității și guvernării datelor în medii de date mari
modul #23 Studii de caz despre Big Data Analytics Explorarea studiilor de caz din lumea reală și povești de succes ale analizei de date mari în diverse industrii
modul #24 Big Data Analytics Cele mai bune practici Bone practices and guidelines for implementing big data analytics projects
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea următorilor pași în cariera Big Data Analytics
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
