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Maschinelles Lernen Was ist Big Data? Warum Big Data? Big Data Tutorial für Einsteiger | Simplilearn



Maschinelles Lernen Dieses Big-Data-Lernprogramm für Anfänger soll den Big-Data-Anfängern helfen, die Grundkenntnisse zu erwerben, die sie für den Start ihrer Big-Data-Karriere benötigen. Dieses Video gibt eine Einführung in Big Data. Mit diesem Tutorial zu Big Data von Simplilearn können Sie Big Data im Detail verstehen.

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Big Data und Analytics Artikel –

Ausführliche Informationen zu Big Data und Hadoop erhalten Sie in unserem Schulungskurs zur Zertifizierung von Big Data-Hadoop- und Spark-Entwicklern:

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Informationen zum Big Data- und Hadoop-Zertifizierungskurs von Simplilearn:

Der Big Data Hadoop- und Spark-Entwicklerkurs wurde entwickelt, um ein umfassendes Wissen über die Big Data-Verarbeitung mit Hadoop und Spark zu vermitteln. Der Kurs steckt voller realer Projekte und Fallstudien, die im CloudLab ausgeführt werden sollen.

Beherrschen der Echtzeit-Datenverarbeitung mit Spark: Sie lernen, wie Sie in Spark Funktionen programmieren, Spark-Anwendungen implementieren, die Parallelverarbeitung in Spark verstehen und Spark-RDD-Optimierungstechniken verwenden. Sie lernen auch die verschiedenen interaktiven Algorithmen in Spark kennen und verwenden Spark SQL zum Erstellen, Transformieren und Abfragen von Datenformularen.

Im Rahmen des Kurses müssen Sie mit CloudLab Projekte ausführen, die auf der Praxis basieren. Die Projekte umfassen die Bereiche Banking, Telekommunikation, Social Media, Versicherung und E-Commerce. Dieser Big Data-Kurs bereitet Sie auch auf die Cloudera CCA175-Zertifizierung vor.

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Was sind die Kursziele dieses Big Data- und Hadoop-Zertifizierungskurses?

Mit diesem Kurs können Sie:
1. Verstehen Sie die verschiedenen Komponenten des Hadoop-Ökosystems wie Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Impala, HBase, Sqoop, Flume und Apache Spark
2. Machen Sie sich mit Hadoop Distributed File System (HDFS) und YARN sowie deren Architektur vertraut und lernen Sie, wie Sie mit ihnen bei der Speicher- und Ressourcenverwaltung arbeiten
3. Verstehen Sie MapReduce und seine Eigenschaften und nehmen Sie einige fortgeschrittene MapReduce-Konzepte auf
4. Verschaffen Sie sich einen Überblick über Sqoop und Flume und beschreiben Sie, wie Sie mit diesen Daten aufnehmen
5. Erstellen Sie Datenbanken und Tabellen in Hive und Impala, verstehen Sie HBase und verwenden Sie Hive und Impala zum Partitionieren
6. Verstehen Sie verschiedene Arten von Dateiformaten, Avro Schema, Arvo with Hive und Sqoop and Schema Evolution
7. Verstehen von Flume, Flume-Architektur, Quellen, Flume-Senken, Kanälen und Flume-Konfigurationen
8. Verstehen Sie HBase, seine Architektur, Datenspeicherung und die Arbeit mit HBase. Sie werden auch den Unterschied zwischen HBase und RDBMS verstehen
9. Machen Sie sich mit Pig und seinen Bestandteilen vertraut
10. Führen Sie eine Funktionsprogrammierung in Spark durch
11. Informieren Sie sich ausführlich über RDD (Resilient Distribution Datasets)
12. Implementieren und erstellen Sie Spark-Anwendungen
13. Machen Sie sich eingehend mit der Parallelverarbeitung in Spark- und Spark-RDD-Optimierungstechniken vertraut
14. Verstehen Sie die allgemeinen Anwendungsfälle von Spark und die verschiedenen interaktiven Algorithmen
15. Erfahren Sie, wie Sie mit Spark SQL Datenrahmen erstellen, transformieren und abfragen

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Wer sollte an diesem Big Data- und Hadoop-Zertifizierungskurs teilnehmen?

Die Karrieremöglichkeiten für Big Data sind auf dem Vormarsch und Hadoop wird für die folgenden Fachleute schnell zu einer unverzichtbaren Technologie:
1. Softwareentwickler und Architekten
2. Analytics-Experten
3. Senior IT-Experten
4. Test- und Mainframe-Profis
5. Data Management Professionals
6. Business Intelligence-Experten
7. Projektmanager
8. Aufstrebende Data Scientists

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