Dieser Kurs richtet sich an Programmieranfänger oder Geschäftsleute, die die wichtigsten Tools für den Umgang mit und die Analyse von Big Data verstehen möchten. Auch ohne Vorkenntnisse haben Sie die Möglichkeit, praktische Beispiele mit den Frameworks Hadoop und Spark durchzugehen, zwei der gängigsten in der Branche. Sie werden in der Lage sein, die spezifischen Komponenten und grundlegenden Prozesse der Hadoop-Architektur, des Software-Stacks und der Ausführungsumgebung zu erklären. Bei den Aufgaben werden Sie angeleitet, wie Datenwissenschaftler die wichtigen Konzepte und Techniken wie Map-Reduce anwenden, die zur Lösung grundlegender Probleme im Bereich Big Data eingesetzt werden. Sie werden sich befähigt fühlen, Gespräche über Big Data und den Prozess der Datenanalyse zu führen.
Hadoop-Plattform und Anwendungsrahmen
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Hadoop-Plattform und Anwendungsrahmen
Dozenten: Natasha Balac, Ph.D.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Software-Architektur
- Kategorie: System-Konfiguration
- Kategorie: Datenarchitektur
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Dateisysteme
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Große Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Apache Spark
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11 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 16. Jan. 2016
Really nice course, where you can get into details on how Hadoop and Spark works. I miss an update with dataframes and newer versions of Spark and Cloudera VM, but it's OK for this level.
Geprüft am 18. Jan. 2017
This is a great introductory course for entry level Hadoop learner. I hope more content can be added into this course. This course overlaps with other big data courses offered by USDC.
Geprüft am 12. Jan. 2016
Excellent material, teachers and all in place to head studies in the right direction to learn Hadoop and related tools..!Thanks very much for the great time shared with us..!
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