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コース概要
- ビッグデータの基礎
- Big Data と企業社会におけるその役割
- 企業内での Big Data 戦略の策定段階
- Big Data に対する総合的なアプローチの基礎となる理論的根拠を説明します。
- Big Data プラットフォームに必要なコンポーネント
- ビッグデータストレージソリューション
- 従来技術の限界
- データベースの種類の概要
- Big Data の 4 つの次元
- ビッグデータがビジネスに与える影響
- Business Big Dataの重要性
- 有用なデータを抽出する際の課題
- ビッグデータと従来のデータの統合
- ビッグデータストレージテクノロジー
- ビッグデータ技術の概要
- データストレージモデル
- Hadoop
- Hive
- Cassandra
- MongoDB
- 適切なビッグデータ テクノロジーの選択
- ビッグデータ技術の概要
- ビッグデータの処理
- データベースに接続してデータを抽出する
- 処理のためのデータの変換と準備
- Hadoop MapReduce を使用した分散データの処理
- Hadoop MapReduceジョブの監視と実行
- Hadoop 分散ファイル システムの構成要素
- Mapreduce と Yarn
- Spark を使用したストリーミング データの処理
- ビッグデータ分析ツールとテクノロジー
- Programming Hadoop ブタラテン語
- Hive によるビッグデータのクエリ
- Mahout によるデータのマイニング
- 視覚化およびレポートツール
- ビジネスにおけるビッグデータ
- Big Data ニーズの管理と確立
- Business Big Dataの重要性
- 問題に適したビッグデータ ツールを選択する
データ ウェアハウジングの概念
- データ ウェアハウスとは何ですか?
- OLTPとデータウェアハウジングの違い
- データ収集
- データ抽出
- データ変換。
- データのロード
- データマート
- 依存型データ マートと独立型データ マート
- データベース設計
ETL テストの概念:
- 導入。
- ソフトウェア開発ライフサイクル。
- テスト方法論。
- ETL テストのワークフロー プロセス。
- データ段階における ETL テストの責任。
ビッグデータの基礎
- Big Data と企業社会におけるその役割
- 企業内での Big Data 戦略の策定段階
- Big Data に対する総合的なアプローチの基礎となる理論的根拠を説明します。
- Big Data プラットフォームに必要なコンポーネント
- ビッグデータストレージソリューション
- 従来技術の限界
- データベースの種類の概要
NoSQL Database
Hadoop
マップリデュース
Apache Spark
要求
受講者は、ストレージツールの使用経験や、大規模なデータセットの取り扱いに関する知識を有していることが望ましい。
14 時間
お客様の声 (4)
トレーニングは興味深く専門的な方法で実施され、トレーニングテーマの分野における知識の体系化と拡大が可能になりました。プレゼンターは豊富な経験と情報を伝える能力を実証しました。トレーニングは非常に実践的で、私たちのニーズに合わせたものでした。お勧めします
Dominik Kozłowski - Shell Polska
コース - Big Data - Data Science
Machine Translated
3日目の始まりが最高でした。
- Shell Polska
コース - Big Data - Data Science
Machine Translated
誰が最高のモデルを作成するかという演習
Wojtek - Shell Polska
コース - Big Data - Data Science
Machine Translated
trainer's knowledge