لطفا جهت پرداخت (ورود به درگاه بانک) فیلترشکن خود را خاموش نمایید.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش کلان داده برای مدیران
Big Data for Managers
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دوره آموزشی پایه برای کلان داده که ابزارهای کلان داده را برای مراحل مختلف پروژه کلان داده را پوشش می دهد. با اطمینان یک پروژه کلان داده را در سازمان خود رهبری کنید. فناوری داده های بزرگ را از فناوری سنتی متمایز کنید. معماران و CTOS ابزارهای مورد نیاز برای مراحل مختلف پروژه کلان داده خود را انتخاب کنید. یک برنامه عملیاتی برای پروژه تجزیه و تحلیل کلان داده خود با استفاده از مدل 5P بسازید.
این دوره اصول مورد نیاز در مورد فناوری کلان داده را پوشش می دهد که به شما کمک می کند تا با اطمینان پروژه کلان داده را در سازمان خود رهبری کنید. این اصطلاحات کلان داده مانند 3 در مقابل داده های بزرگ و ویژگی های کلیدی فناوری کلان داده را پوشش می دهد که به شما کمک می کند به این سوال پاسخ دهید که "فناوری کلان داده چگونه با فناوری سنتی متفاوت است". شما قادر خواهید بود مراحل مختلف راه حل کلان داده را از دریافت کلان داده تا تجسم داده های بزرگ و امنیت شناسایی کنید. شما قادر خواهید بود ابزار مناسب را برای هر مرحله از راه حل کلان داده انتخاب کنید. نمونه هایی از استفاده از ابزارهای محبوب کلان داده مانند HDFS، Map reduce، Spark، Zeppelin و غیره و همچنین نمایشی از راه اندازی خوشه EMR در خدمات وب آمازون را مشاهده خواهید کرد. نحوه استفاده از روش 5 P در پروژه های علم داده برای مدیریت یک پروژه کلان داده را تمرین خواهید کرد. با استفاده از آن در بسیاری از مطالعات موردی، تئوری و همچنین عمل را خواهید دید. شما نحوه اندازه گیری خوشه خود را با یک الگو تمرین خواهید کرد. شما در این دوره بیش از 20 ابزار کلان داده را بررسی خواهید کرد و می توانید ابزار را بر اساس مشکل کلان داده انتخاب کنید.
من اخیراً (14-مه-2020) محتوایی را در مورد منبع باز، محاسبات ابری، ارائه داده های بزرگ توسط فروشندگان ابری، چند ابری، رایانش ابری ترکیبی و لبه و ارائه دهندگان خدمات کلان داده کلودرا و MapR به روز کرده ام. از آنجایی که بیشتر سازمان ها به سمت ابر عمومی حرکت می کنند، این سخنرانی ها آخرین اطلاعات در مورد این فناوری ها را برای شما فراهم می کند. من مطمئن هستم که این محتوا را دوست خواهید داشت.
این دوره برای دانشآموزان در بیش از 50 کشور مفید بوده است و بهعنوان یک مربی، خوشحالم که برخی از نظرات پنج ستاره را در مورد این دوره به اشتراک میگذارم:
این دوره واقعاً فراتر از انتظارات من بود! نه تنها مفاهیم و نمای کلی یک چشم انداز پروژه کلان داده را پوشش می دهد، بلکه نمونه های خوبی از مطالعات موردی واقعی را نیز ارائه می دهد که به تقویت مطالب ارائه شده کمک می کند. دوره عالی!
این دوره عالی است! چیزهای مفید زیادی یاد گرفتم. مطالعات موردی بسیار روشنگر هستند. من به شدت توصیه می کنم. خیلی ممنون.
otimo tecnicamente، عالی
Didatica muito boa e o conteudo conforme esperado
سرفصل ها و درس ها
معرفی
Introduction
معرفی دوره
Introduction to the course
پیش نیازهای دوره و ساختار دوره
Course prerequisites and course structure
اندازه داده های بزرگ
Big data sizes
مطالعه موردی: راه حل سنتی در مقابل راه حل داده های بزرگ
Case study: Traditional solution vs Big data solution
فعالیت: اندازه داده ها را برای پروژه های کلان داده در سازمان خود محاسبه کنید
Activity : Calculate the data sizes for big data projects in your organization
معرفی
Introduction
ویژگی های کلان داده
Big data characteristics
معرفی
Introduction
3 در مقابل داده های بزرگ
3 Vs of Big Data
نمونه های صنعت داده های بزرگ
Industry examples of big data
تجزیه و تحلیل و تجسم داده های بزرگ
Big data analysis and visualization
فناوری سنتی در مقابل کلان داده
Traditional vs big data technology
فناوری داده های بزرگ چگونه متفاوت است؟
How is big data technology different?
مراحل حل داده های بزرگ
Big data solution stages
آپاچی هادوپ و HDFS
Apache Hadoop and HDFS
نقشه کاهش و نخ
Map reduce and Yarn
خوک، کندو و جرقه
Pig, Hive and Spark
چیز هایی برای به یاد آوردن
Things to remember
فعالیت: انتخاب نوع فناوری
Activity: Technology type selection
ویژگی های کلان داده
Big data characteristics
ذخیره سازی داده های بزرگ
Big data storage
معرفی
Introduction
مراحل حل داده های بزرگ
Big data solution stages
ویژگی های ذخیره سازی داده های بزرگ
Big data storage characteristics
پایگاه های داده بدون SQL
No-SQL databases
HDFS
HDFS
Hbase
Hbase
کاساندرا
Cassandra
Mongo DB و Impala
Mongo DB and Impala
اندازه خوشه خود را
Sizing your cluster
چیز هایی برای به یاد آوردن
Things to remember
فعالیت: خوشه داده بزرگ خود را با استفاده از الگو اندازه کنید
Activity: Size your big data cluster using the template
فعالیت: این تمرین های ذخیره سازی را حل کنید
Activity: Solve these storage exercises
ذخیره سازی داده های بزرگ
Big data storage
مصرف کلان داده
Big data ingestion
معرفی
Introduction
مرحله راه حل بلع
Solution stage Ingestion
منابع و انواع داده ها برای بلع
Sources and types of data for ingestion
ویژگی های ابزار جذب داده های بزرگ
Big data ingestion tool features
بلع داده های دسته ای: Sqoop و Distcp
Ingestion of batch data : Sqoop and Distcp
انتقال جریان داده با استفاده از Flume
Streaming data ingestion using Flume
کافکا: یک سیستم پیام رسانی
Kafka : A messaging system
آپاچی فلینک
Apache Flink
Nifi برای جذب داده ها
Nifi for data ingestion
سناریوهایی برای جذب کلان داده
scenarios for big data ingestion
نمودار دریافت داده ها
Data ingestion diagram
چیز هایی برای به یاد آوردن
Things to remember
فعالیت: مشکلات بلع
Activity: Ingestion problems
آزمون 1
Quiz 1
مصرف کلان داده
Big data ingestion
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
Big data analytics
معرفی
Introduction
ویژگی های تجزیه و تحلیل کلان داده ها
Characteristics of big data analysis
تجزیه و تحلیل با استفاده از نقشه کاهش، خوک و کندو
Analysis using map-reduce, Pig and Hive
تجزیه و تحلیل با استفاده از Spark
Analysis using Spark
تجزیه و تحلیل با استفاده از مجموعه طوفان و جریان
Analysis using Storm and Stream sets
تکنیک های یادگیری ماشین و یادگیری ماشین
Machine learning and machine learning techniques
تبدیل بینش به عمل
Turning insights into action
چیز هایی برای به یاد آوردن
Things to remember
فعالیت
Activity
فعالیت: برای این موقعیت ها راه حل ارائه کنید
Activity: Provide solutions to these situations
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ
Big data analytics
تجسم داده های بزرگ، امنیت و فروشندگان
Big data visualization, security and vendors
معرفی
Introduction
انواع سنتی و جدید تجسم داده برای داده های بزرگ
Traditional and new types of data visualization for big data
ابزارهایی برای تجسم داده های بزرگ: Tableau، Qlikview و Zeppelin
Tools for big data visualization : Tableau, Qlikview and Zeppelin
نمودارهای اسکریپت جاوا برای تجسم
Java script charts for visualization
خلاصه تجسم
Visualization summary
امنیت داده های بزرگ
Big data security
کربروس و آپاچی ناکس
Kerberos and Apache Knox
Apache Ranger و Apache Sentry
Apache Ranger and Apache Sentry
بهترین روش ها برای امنیت داده های بزرگ
Best practices for big data security
نرم افزار منبع باز و پشتیبانی
Opensource software and support
پردازش ابری
Cloud Computing
داده های بزرگ در ابر
Big data on Cloud
کلان داده در AWS
Big Data on AWS
کلان داده در Azure
Big Data on Azure
کلان داده در Google Cloud
Big Data on Google Cloud
چند ابری، ترکیبی ابری و محاسبات لبه
Multi-Cloud, Hybrid Cloud and Edge Computing
پردازش بدون سرور چیست؟
What is Serverless Processing?
فروشنده کلان داده: کلودرا
Big Data Vendor: Cloudera
فروشنده بزرگ داده: MapR
Big Data Vendor: MapR
Snowflake: A Cloud Data Warehouse
Snowflake: A Cloud Data Warehouse
چیز هایی برای به یاد آوردن
Things to remember
نسخه ی نمایشی: مجموعه داده های بزرگ را روی EMR راه اندازی کنید و با استفاده از Zeppelin به Spark و S3 دسترسی پیدا کنید
Demo: Setup big data cluster on EMR and access Spark and S3 using Zeppelin
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.
نمایش نظرات