آموزش دوره هدوپ داده های بزرگ - آخرین آپدیت
Big Data Hadoop Course
مقدمه:
به عصر داده های بزرگ خوش آمدید، جایی که توانایی تجزیه و تحلیل و مدیریت حجم وسیعی از اطلاعات یک مهارت حیاتی در دنیای حرفه ای است. Hadoop، یک چارچوب متن باز، به عنوان یک تغییر دهنده بازی در زمینه پردازش و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ظاهر شده است. در این پست وبلاگ، ما به دنیای دورههای آنلاین Hadoop نگاهی عمیق خواهیم انداخت و مرور کلی، مزایا، مخاطبان هدف، محدوده شغلی، بستههای حقوق، الزامات، ویژگیهای کلیدی و گزینههای صدور گواهینامه را بررسی خواهیم کرد.
نمای کلی Hadoop:
Hadoop یک چارچوب ذخیرهسازی و پردازش توزیعشده است که برای مدیریت مجموعههای داده در مقیاس بزرگ در میان خوشههای رایانه طراحی شده است. این شامل دو جزء اصلی است - سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) برای ذخیره سازی و MapReduce برای پردازش. Hadoop با توانایی خود در مقیاس افقی، برای پردازش و تجزیه و تحلیل کارآمد مجموعه داده های عظیم ایده آل است.
مزایای یادگیری Hadoop:
مقیاسپذیری: Hadoop افزودن یکپارچه گرهها به یک خوشه را امکانپذیر میکند، و آن را برای مدیریت بارهای دادهای در حال افزایش بسیار مقیاسپذیر میکند.
مقرون به صرفه: ماهیت منبع باز Hadoop نیاز به سخت افزار گران قیمت را از بین می برد و آن را به یک راه حل مقرون به صرفه برای پردازش کلان داده تبدیل می کند.
تحمل خطا: ماهیت توزیعشده Hadoop تحمل خطا را تضمین میکند، با دادههایی که در چندین گره تکرار میشوند و خطر از دست رفتن دادهها را کاهش میدهد.
چه کسی می تواند Hadoop را یاد بگیرد:
متخصصان داده: دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسان به دنبال افزایش مهارت های خود در مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ هستند.
متخصصان فناوری اطلاعات: مدیران سیستم و توسعه دهندگان علاقه مند به درک و پیاده سازی راه حل های کلان داده.
تحلیلگران کسب و کار: افراد حرفه ای با هدف استخراج بینش ارزشمند از داده ها برای هدایت تصمیمات تجاری.
محدوده شغلی:
تقاضا برای متخصصان Hadoop در صنایع مختلف از جمله امور مالی، مراقبتهای بهداشتی، تجارت الکترونیک و غیره در حال افزایش است. نقش های شغلی ممکن است شامل موارد زیر باشد:
مهندس کلان داده
توسعه دهنده Hadoop
دانشمند داده
تحلیلگر هوش تجاری
بسته حقوقی با نقش های شغلی در هند و خارج از کشور:
در هند، متخصصان سطح ابتدایی Hadoop میتوانند دستمزدی بین 5 تا 8 میلیون روپیه روپیه در سال داشته باشند و متخصصان باتجربه بیش از 15 لک درآمد داشته باشند. در خارج از کشور، بسته به تجربه و موقعیت مکانی، حقوق می تواند از 70000 تا 120000 دلار در سال متغیر باشد.
معرفی Introduction
-
1.1. بررسی اجمالی و روند بازار Hadoop 1.1. Overview and Market Trenda of Hadoop
-
1.2. هادوپ چیست؟ 1.2. What is Hadoop
-
1.3. کلان داده چیست 1.3. What is Big Data
-
1.4. مثال کاربرد کلان داده در صنایع مختلف 1.4. Big Data Application Example in Different Industries
-
1.5. اکوسیستم هادوپ 1.5. Hadoop Ecosystem
داده های بزرگ و ویژگی ها Big Data and Characteristics
-
2.1. داده های بزرگ و ویژگی ها 2.1. Big Data and Characteristics
سناریوهای رایج مشتری داده های بزرگ Common Big Data Customer Scenarios
-
3.1. سناریوهای رایج مشتری داده های بزرگ 3.1. Common Big Data Customer Scenarios
سیستم فایل هدوپ و توزیع شده Hadoop and Distributed File System
-
4.1. سیستم فایل توزیع شده (DFS) 4.1. Distributed File System (DFS)
-
4.2. ساختار و ویژگی هادوپ و آن 4.2. Hadoop & It Structure and Characteristics
دستور لینوکس برای Hadoop Linux Command for Hadoop
-
5.1. دستور لینوکس برای Hadoop 5.1. Linux Command for Hadoop
سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) Hadoop Distributed File System (HDFS)
-
6.1. سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) 6.1. Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce در Hadoop MapReduce in Hadoop
-
7.1. MapReduce در Hadoop 7.1. MapReduce in Hadoop
-
7.2. معماری MapReduce 7.2. MapReduce Architecture
-
7.3. اجرای MapReduce Application در YARN 7.3. Executing MapReduce Application on YARN
-
7.4. نسخه ی نمایشی برنامه Wordcount 7.4. Demo of Wordcount Program
-
7.5. آناتومی یک برنامه کاهش نقشه 7.5. Anatomy of a MapReduce Program
https://donyad.com/d/43dfb8
Makeintern Course
دوره آنلاین
نمایش نظرات