модул #1 Въведение в Big Data Дефиниране на големи данни, техните характеристики и значение при вземането на бизнес решения
модул #2 Общ преглед на анализа на големи данни Разбиране на различните типове анализи и ролята на анализа на големи данни в бизнес
модул #3 Технологии за големи данни Преглед на бази данни Hadoop, Spark, NoSQL и други технологии за големи данни
модул #4 Екосистема на Hadoop Задълбочен поглед върху Hadoop, включително HDFS, MapReduce и YARN
модул #5 Основи на Spark Въведение в Apache Spark, неговата архитектура и случаи на използване
модул #6 NoSQL бази данни Разбиране на различните типове бази данни NoSQL, включително бази данни ключ-стойност, документи и графики
модул #7 Поемане и обработка на данни Събиране, обработка и съхраняване на големи данни с помощта на инструменти като Flume, Kafka и NiFi
модул #8 Съхранение и управление на данни Проектиране и внедряване на решения за съхранение на данни с помощта на HDFS, HBase , и Касандра
модул #9 Съхраняване на данни и ETL Изграждане на хранилища за данни и извършване на ETL (извличане, трансформиране, зареждане) операции
модул #10 Инструменти за анализ на големи данни Преглед на инструментите за анализ на големи данни, включително Hive , Pig и Spark SQL
модул #11 Основи на машинното обучение Въведение в концепциите за машинно обучение, включително контролирано и неконтролирано обучение
модул #12 Машинно обучение със Spark Изграждане на модели за машинно обучение с помощта на Spark MLlib и Spark ML
модул #13 Задълбочено обучение с големи данни Въведение в концепциите и техниките за задълбочено обучение, включително невронни мрежи и конволюционни невронни мрежи
модул #14 Текстов анализ и NLP Анализиране и обработка на неструктурирани данни чрез обработка на естествен език ( NLP) техники
модул #15 Визуализация на данни за големи данни Визуализиране на прозрения за големи данни с помощта на инструменти като Tableau, Power BI и D3.js
модул #16 Случаи и приложения за използване на големи данни Изследване на реалния свят случаи на използване и приложения на анализ на големи данни в различни индустрии
модул #17 Сигурност и управление на големи данни Гарантиране на сигурност на данните, поверителност и съответствие в среди с големи данни
модул #18 Анализ на големи данни с Python Използване Python за анализ на големи данни, включително манипулиране на данни, визуализация и машинно обучение
модул #19 Анализ на големи данни с R Използване на R за анализ на големи данни, включително манипулиране на данни, визуализация и машинно обучение
модул #20 Голям Анализ на данни в облака Внедряване на анализ на големи данни в облачни платформи, включително AWS, Azure и GCP
модул #21 Анализ на големи данни в реално време Проектиране и внедряване на решения за анализ на големи данни в реално време с помощта на инструменти като Apache Storm и Apache Flink
модул #22 Качество и управление на големи данни Осигуряване на качество, цялост и управление на данните в среди с големи данни
модул #23 Казуси от анализа на големи данни Проучване на казуси от реалния свят и истории за успех на анализа на големи данни в различни индустрии
модул #24 Най-добри практики за анализ на големи данни Най-добри практики и насоки за внедряване на проекти за анализ на големи данни
модул #25 Обобщение на курса и заключение Планиране на следващите стъпки в кариерата на Big Data Analytics
Готови ли сте да научите, споделяте и се състезавате?
