77 ภาษา
Logo

โหมดฝึกหัด
10 โมดูล / ~100 หน้า
โหมดตัวช่วยสร้าง
~25 โมดูล / ~400 หน้า
🎓
สร้างกิจกรรม

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
( 25 โมดูล )

โมดูล #1
การแนะนำ Big Data
การกำหนด Big Data ลักษณะเฉพาะ และความสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ
โมดูล #2
ภาพรวมการวิเคราะห์ Big Data
การทำความเข้าใจประเภทต่างๆ ของการวิเคราะห์ และบทบาทของการวิเคราะห์ Big Data ในธุรกิจ
โมดูล #3
เทคโนโลยี Big Data
ภาพรวมของ Hadoop, Spark, ฐานข้อมูล NoSQL และเทคโนโลยี Big Data อื่นๆ
โมดูล #4
ระบบนิเวศ Hadoop
การดู Hadoop ในเชิงลึก รวมถึง HDFS, MapReduce และ YARN
โมดูล #5
พื้นฐานของ Spark
การแนะนำ Apache Spark สถาปัตยกรรม และกรณีการใช้งาน
โมดูล #6
ฐานข้อมูล NoSQL
การทำความเข้าใจประเภทต่างๆ ของฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงฐานข้อมูลคีย์-ค่า เอกสาร และกราฟ
โมดูล #7
การรวบรวมและประมวลผลข้อมูล
การรวบรวม ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือเช่น Flume, Kafka และ NiFi
โมดูล #8
การจัดเก็บและจัดการข้อมูล
การออกแบบและการนำโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้กับ HDFS มาใช้ HBase และ Cassandra
โมดูล #9
การจัดเก็บข้อมูลและ ETL
การสร้างคลังข้อมูลและการดำเนินการ ETL (แยก แปลง โหลด)
โมดูล #10
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ภาพรวมของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึง Hive, Pig และ Spark SQL
โมดูล #11
หลักพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
การแนะนำแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแล
โมดูล #12
การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Spark
การสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Spark MLlib และ Spark ML
โมดูล #13
การเรียนรู้เชิงลึกด้วยข้อมูลขนาดใหญ่
การแนะนำแนวคิดและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงเครือข่ายประสาทและเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชั่น
โมดูล #14
การวิเคราะห์ข้อความและ NLP
การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
โมดูล #15
การแสดงภาพข้อมูลสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
การแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือเช่น Tableau, Power BI และ D3.js
โมดูล #16
กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชัน Big Data
การสำรวจกรณีการใช้งานและแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ
โมดูล #17
การรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแลข้อมูลขนาดใหญ่
การรับประกันความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของข้อมูลในสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่
โมดูล #18
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Python
การใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการจัดการข้อมูล การแสดงภาพ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
โมดูล #19
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย R
การใช้ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการจัดการข้อมูล การแสดงภาพ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
โมดูล #20
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่บนคลาวด์
การนำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไปใช้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ รวมถึง AWS, Azure และ GCP
โมดูล #21
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
การออกแบบและการนำโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ไปใช้โดยใช้เครื่องมือเช่น Apache Storm และ Apache Flink
โมดูล #22
คุณภาพและการกำกับดูแลข้อมูลขนาดใหญ่
การรับประกันคุณภาพ ความสมบูรณ์ และการกำกับดูแลข้อมูลในสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่
โมดูล #23
กรณีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษา
การสำรวจกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงและเรื่องราวความสำเร็จของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ»
โมดูล #24
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและแนวทางปฏิบัติสำหรับการนำโครงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไปปฏิบัติ
โมดูล #25
สรุปและสรุปหลักสูตร
การวางแผนขั้นตอนต่อไปในอาชีพ Big Data Analytics


ผู้ช่วยการเรียนรู้ภาษา
พร้อมการรองรับเสียง

สวัสดี พร้อมจะเริ่มหรือยัง? มาทดสอบไมโครโฟนของคุณกัน
  • Logo
แหล่งข้อมูลออนไลน์
เกี่ยวกับ WIZAPE
พอร์ทัลออนไลน์
  • ▶
สิ่งที่เราให้ความสำคัญเป็นอันดับแรกคือการปลูกฝังชุมชนที่มีชีวิตชีวา ก่อนที่จะพิจารณาเปิดตัวโทเค็น โดยการเน้นที่การมีส่วนร่วมและการสนับสนุน เราสามารถสร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับการเติบโตที่ยั่งยืนได้ มาสร้างสิ่งนี้ร่วมกัน!
เรากำลังปรับปรุงรูปลักษณ์และความรู้สึกใหม่ให้กับเว็บไซต์ของเรา! 🎉 ติดตามความคืบหน้าขณะที่เราทำงานเบื้องหลังเพื่อยกระดับประสบการณ์ของคุณ
เตรียมตัวพบกับเว็บไซต์ที่ปรับปรุงใหม่ สวยงาม และเต็มไปด้วยฟีเจอร์ใหม่ๆ ขอบคุณที่อดทนรอ สิ่งดีๆ กำลังจะมา!

ลิขสิทธิ์ 2024 @ WIZAPE.com
สงวนลิขสิทธิ์
ติดต่อเรานโยบายความเป็นส่วนตัว