Specjalizacja w dużych zbiorach danych

Big Data stały się podstawowym filarem, który napędza strategiczne podejmowanie decyzji i rozwój innowacji w różnych branżach. Ta specjalizacja w dużych zbiorach danych dotyczy złożoności zarządzania dużymi ilościami danych, od ich uzyskania po przetwarzanie i analizę. Architektura dużych zbiorów danych z podstawowymi komponentami, takimi jak Hadoop, Pig, Hive i Spark, staje się podstawą do wykorzystania zdolności do przetwarzania danych w skali masowej. Poznasz przetwarzanie partii i strumieniowego przesyłania strumieniowego, od strumieniowego strumieniowego do technologii takich jak Kafka i Press, umożliwiając eksplorację i stosowanie rozwiązań w czasie rzeczywistym. Ponadto zobaczysz główne systemy NoSQL, takie jak HBase, Cassandra lub MongoDB, do zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi.

- Dominują technologie przetwarzania partii, takie jak Hadoop i Spark, do analizy dużych zestawów danych. - Rozwijaj umiejętności przetwarzania strumieniowego za pomocą narzędzi takich jak strumieniowanie Spark, Kafka i Press. - Wiedz dogłębnie systemy WEQL, w tym HBase, Cassandra i MongoDB, do zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi. - Wdrażaj architektury hybrydowe, takie jak Lambda i Kappa, a także narzędzia takie jak Apache Flink i Druid. - Zrozum paradygmat przetwarzania w chmurze z podejściem AWS i Google Cloud Platform. - Zdobądź umiejętności w zakresie systemów dużych zbiorów danych, optymalizacji i bezpieczeństwa. - Użyj narzędzi do wizualizacji, takich jak tableau i księgarnie, takie jak D i ulotka, aby przedstawić dane.

Wyniki pracy tej specjalizacji w dużych zbiorach danych są zróżnicowane, w tym role, takie jak architekt danych, naukowca danych specjalizujących się w zachowaniu użytkowników, analityk IOB lub profesjonalista ds. Marketingu cyfrowego. Możliwości obejmują różne branże, od technologii po reklamę i handel, gdzie popyt na profesjonalistów jest ogromny.

Specjalizacja w dużych zbiorach danych przygotowuje się do poprowadzenia projektów dużych zbiorów danych od Concepción do wdrażania, ze specjalnym podejściem do architektury dużych zbiorów danych. Głębokie zrozumienie podstawowych narzędzi, takich jak Hadoop, Pig, Hive i Spark Core, wraz z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym przy użyciu strumieniowania Spark, Kafka i Pulsar, będzie trenować, aby stawić czoła wyzwaniom w przetwarzaniu danych o dużej skali.

Ta specjalizacja w dużych zbiorach danych jest skierowana do specjalistów IT, analityków danych, naukowców danych i ekspertów marketingowych, którzy szukają głębokiego zrozumienia dużych zbiorów danych, sposobu skonfigurowania jej architektury i zastosowania w naukach behawioralnych, sztucznej inteligencji i marketingu cyfrowego.