Es ist Zeit für Sie, endlich diesen Sprung zu wagen und mit einer neuen Karriere in der Datenwissenschaft voranzukommen. Es gab nie einen besseren Zeitpunkt, um Datenanalytiker oder Dateningenieur zu werden.

Mit dem Big Data Bundle erhalten Sie die Fähigkeiten, die Sie für Ihre zukünftige Data Science-Karriere benötigen. 645 Stunden und 418 Lektionen von Hadoop, MapReduce, Spark und anderen bereiten Sie darauf vor, Datenanalytiker oder Dateningenieur zu werden.

Diese neun Kurse beinhalten:

Von 0 bis 1: Hive für Big Data Processing - Mit einer ähnlichen Schnittstelle zu SQL können Sie es neben SQL verwenden, um Ihre Fähigkeiten mit Big Data Processing zu verbessern.

Lernen Sie mit Beispiel: Hadoop & MapReduce für Big Data-Probleme - Erfahren Sie, wie Sie Big Data mithilfe von Hadoop und MapReduce effizienter verarbeiten und verwalten können.

Von 0 bis 1: Spark für Data Science in Python - Sie müssen nicht mehr mit mehreren verschiedenen Systemen arbeiten, um große Datenmengen zu verwalten und maschinelle Lernalgorithmen mit Spark auszuführen.

Skalierbare Programmierung mit Scala & Spark - Verwenden Sie Scala und Spark für eine schnelle Rückmeldung bei der Analyse von Big Data in einer interaktiven Umgebung.

Lernen Sie anhand eines Beispiels: HBase - Die Hadoop-Datenbank - Dieses Datenbank-Tool bietet mehr Flexibilität für spaltenorientierten Speicher, kein festes Schema und geringe Latenz, um den sich ändernden Anforderungen von Anwendungen gerecht zu werden.

Pig for Wrangling Big Data - Pig organisiert Ihre Big Data und ermöglicht die Speicherung in einem Data Warehouse für Reporting und Analyse.

Von 0 bis 1: Die Cassandra Distributed Database - Ermöglicht die Verwendung von Partitionierung und Replikation, um sicherzustellen, dass Ihre Daten strukturiert sind und bereit sind, wenn Knoten in einem Cluster ausfallen.

Oozie: Workflow-Planung für Big Data-Systeme - Hier erfahren Sie, wie Sie die Parameter mehrerer Jobs, unterschiedlicher Zeitpläne und ganzer Datenpipelines am besten festlegen .

Flume & Sqoop für die Erfassung von Big Data - Transport von Daten aus Quellen wie lokalen Dateisystemen und Datenspeichern beim Organisieren und Verwalten von Big Data.

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