آموزش دوره هدوپ داده های بزرگ

Big Data Hadoop Course

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تسلط بر داده های بزرگ: راهنمای جامع برای دوره های آنلاین Hadoop برنامه درسی مرتبط با صنعت: دوره هایی که برای برآوردن نیازهای صنعت طراحی شده اند. مطالعات موردی در دنیای واقعی: تجزیه و تحلیل سناریوهای دنیای واقعی برای توسعه مهارت های حل مسئله. Hadoop اضافه کردن یکپارچه گره‌ها به یک خوشه را امکان‌پذیر می‌کند و آن را برای مدیریت بارهای داده‌ای در حال افزایش بسیار مقیاس‌پذیر می‌کند. 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 Big Data تبدیل می کند. پیش نیازها: دانش برنامه نویسی پایه: درک زبان هایی مانند جاوا، پایتون یا اسکالا. مهارت های پایگاه داده و SQL: آشنایی با پایگاه های داده و SQL مفید است. اصول لینوکس: دانش اولیه دستورات و عملیات لینوکس.

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:

  1. مقیاس‌پذیری: Hadoop افزودن یکپارچه گره‌ها به یک خوشه را امکان‌پذیر می‌کند، و آن را برای مدیریت بارهای داده‌ای در حال افزایش بسیار مقیاس‌پذیر می‌کند.

  2. 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.

  3. 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.


سرفصل ها و درس ها

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

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش دوره هدوپ داده های بزرگ
جزییات دوره
3 hours
16
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,000
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Makeintern Course Makeintern Course

دوره آنلاین