Få klar til din nye datalogi karriere med Big Data Bundle
Det er på tide, at du endelig tager det spring og går videre med en ny karriere inden for datalogi. Der har aldrig været en bedre tid til at blive dataanalytiker eller dataingeniør.
Med Big Data Bundle får du de færdigheder, du har brug for til den fremtidige datalogisk karriere. 645 timer og 418 lektioner af Hadoop, MapReduce, Spark og andre vil forberede dig til at være dataanalytiker eller dataingeniør.
Disse ni kurser omfatter:
Fra 0 til 1: Hive til stor databehandling - Med en lignende grænseflade til SQL kan du bruge den sammen med SQL til at forbedre dine færdigheder med stor databehandling.
Lær ved eksempel: Hadoop & MapReduce for store dataproblemer - Lær at behandle og administrere store data mere effektivt ved hjælp af Hadoop og MapReduce.
Fra 0 til 1: Spark for Data Science i Python - Eliminer at skulle arbejde med flere forskellige systemer til at styre store data og køre maskinalæringsalgoritmer med Spark.
Scalable Programmering med Scala & Spark - Brug Scala og Spark sammen for hurtig feedback, da du analyserer store data i et interaktivt miljø.
Lær ved eksempel: HBase - Hadoop Database - Dette databaseværktøj giver større fleksibilitet til at levere kolonneorienteret opbevaring, intet fast skema og lav latens for at muliggøre de skiftende behov for applikationer.
Grise til Wrangling Big Data - Pig vil organisere dine store data, så det kan lagres i et datalager til rapportering og analyse.
Fra 0 til 1: Den Cassandra Distributed Database - Giver dig mulighed for at bruge partitionering og replikation for at være sikker på, at dine data er struktureret og klar, når noder i en klynge går ned.
Oozie: Workflow Scheduling for Big Data Systems - Lærer dig, hvordan du bedst bestemmer parametrene for flere job, forskellige tidsplaner og hele data pipelines.
Flume & Sqoop til indtastning af store data - Transportdata fra kilder som lokale filsystemer og datalagre, mens du organiserer og styrer store data.
Få alt dette nu med 93% rabat.
The Big Data Bundle