Erwerben Sie die Fähigkeiten, skalierbare Datensysteme mithilfe von NoSQL-Datenbanken, Apache Oozie, Apache Storm und Apache Mahout zu analysieren, anzuwenden und zu implementieren. Zunächst befassen Sie sich mit den Ursprüngen und Vorteilen von NoSQL, darunter Schemaflexibilität, vielfältige Datentypen, Datenversionierung und die Rolle von NoSQL bei der Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten. Außerdem vergleichen Sie die Konsistenzmodelle ACID und BASE und wenden Konsistenzprinzipien bei der Anwendungsentwicklung an.

Anschließend entwerfen und planen Sie Big-Data-Workflows mit Apache Oozie unter Verwendung von Hive-Aktionen, Kontrollknoten, Koordinatoren und Workflow-Anwendungen. Danach setzen Sie Apache Storm für die Echtzeit-Stream-Verarbeitung ein und arbeiten dabei mit Topologien, Stream-Gruppierungen, Aufgaben, Workern, Zookeeper, Bereitstellung, Parallelität und Zuverlässigkeitsmechanismen. Abschließend wenden Sie Apache Mahout auf skalierbare Workflows für maschinelles Lernen an. Sie entwerfen Empfehlungssysteme, nutzen Klassifizierungs- und Clustering-Techniken, bewerten die Modellleistung und arbeiten mit Canopy, Naïve Bayes, K-Means und logistischer Regression. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Entwickler und Analysten und verbindet auf einzigartige Weise Datenbankdesign, Workflow-Orchestrierung, Echtzeitverarbeitung und maschinelles Lernen in einem strukturierten Lernparcours. Melden Sie sich an, um praktische Fähigkeiten für die Entwicklung skalierbarer, fehlertoleranter und intelligenter Big-Data-Lösungen zu erwerben.