Курсы bigdata

Ця спеціалізація допоможе вам зрозуміти, як великі дані впливають на ваш бізнес та як отримати з них користь. Ви отримаєте розуміння того, які інсайти можуть надати великі дані, пройшовши практичний досвід з інструментами та системами, які використовують вчені та інженери великих даних. Попередній досвід програмування не потрібен! Ви будете керуватися основами використання Hadoop з MapReduce, Spark, Pig та Hive. Слідуючи за наданим кодом, ви дізнаєтеся, як можна проводити прогнозування та використовувати графічну аналітику для моделювання проблем. Ця спеціалізація підготує вас до правильного поставлення запитань про дані, ефективного спілкування з вченими даних та базового дослідження великих та складних наборів даних. У фінальному проекті Capstone, розробленому у співпраці з компанією з програмного забезпечення даних Splunk, ви застосуєте набуті навички для базового аналізу великих даних.

У цьому курсі студенти дізнаються про характеристики мови через великі дані. Вони навчаться збирати та аналізувати великі дані, знаходити лінгвістичні особливості з даних. Будуть обговорені різні підходи до лінгвістичного аналізу писемних та усних текстів. Курс складатиметься з відеолекцій, які триватимуть приблизно 1 годину, та тижневого тесту. Також буде фінальний проект, який вимагає від студентів проведення дослідження текстових даних та мови.

Цей курс дає вам контекст та перший досвід з двох основних каталізаторів революції обчислювальної науки: великих даних та штучного інтелекту. З більш ніж 99% всієї переданої інформації у цифровому форматі та з 98% населення світу, яке використовує цифрові технології, людство створює вражаючий цифровий слід. У теорії це надає непередбачувані можливості для розуміння та формування суспільства. На практиці, єдиний спосіб обробки цього потоку інформації - використовувати ті ж цифрові технології, що й створили його. Дані - це паливо, але машинне навчання - це двигун для видобутку нових знань з великих обсягів даних. Оскільки важлива частина цих даних стосується нас самих, використання алгоритмів для вивчення більше про нас природно призводить до етичних питань. Визначте та обговоріть можливості та обмеження великих даних. Працюйте з IBM Watson та аналізуйте особистість за допомогою програмування природної мови (NLP). Досліджуйте, як використовується ШІ через випадки використання. Досліджуйте та обговорюйте ролі етики в ШІ та великих даних.

У цьому курсі ви отримаєте загальне уявлення про використання SQL для великих даних, починаючи з огляду даних, систем баз даних та загальної мови запитів (SQL). Далі ви дізнаєтеся про характеристики великих даних та інструменти SQL для роботи на платформах великих даних. Ви також встановите середовище вправ (віртуальну машину), яке буде використовуватися протягом курсів спеціалізації, і ви матимете можливість зробити деяке початкове дослідження баз даних та таблиць в цьому середовищі. Курс допоможе вам: • розрізняти операційні та аналітичні бази даних та розуміти, як вони застосовуються в великих даних; • розуміти, як проектування баз даних та таблиць забезпечує структури для роботи з даними; • оцінювати, як різноманітність та обсяг даних впливають на вибір відповідної системи баз даних; • визнавати особливості та переваги діалектів SQL, призначених для роботи з системами великих даних для зберігання та аналізу.

У цьому курсі ви навчитеся керувати великими наборами даних, завантажувати їх до кластерів та хмарного сховища, та застосовувати структуру до даних, щоб ви могли запускати запити на нього за допомогою розподілених SQL-двигунів, таких як Apache Hive та Apache Impala. Ви дізнаєтеся, як вибрати правильні типи даних, системи зберігання та формати файлів на основі того, які інструменти ви будете використовувати та яку продуктивність ви потребуєте.

Курс ознайомлює з приватністю та захистом даних в середовищах Big Data. Ви дізнаєтеся про методології збереження приватності, а також про правила та концепції захисту даних у вашій системі Big Data. Після закінчення курсу ви будете готові успішно планувати свій наступний проект Big Data, забезпечуючи контроль над усіма питаннями, пов'язаними з приватністю та захистом даних. Ви зможете дивитися на проекти Big Data з точки зору приватності, визначати небезпеки та покращувати свої системи на стійкий та сталий рівень.

Курс присвячений безпеці в середовищі великих даних. Ви дізнаєтеся про криптографічні принципи та механізми управління контролем доступу в системі великих даних. Після закінчення курсу ви будете готові успішно планувати свій наступний проект великих даних, забезпечуючи контроль над усіма питаннями, пов'язаними з безпекою. Ви будете дивитися на проекти великих даних з точки зору безпеки, вміючи виявляти небезпеки. Це дозволить вам покращити ваші системи до рівня, який забезпечить їх стійкість та стабільність. Якщо ви професіонал в галузі ІКТ або людина, яка проектує та керує системами в середовищі великих даних, то цей курс для вас! Знання про великі дані та ІТ є перевагою, але якщо ви, наприклад, менеджер продукту, який тільки починає знайомитися з великими даними та безпекою, то цей курс також підійде вам. Ви зможете виявляти всі питання, пов'язані з безпекою в системах та проектах великих даних. Визначати криптографічні принципи та механізми управління контролем доступу в системі великих даних. Пояснювати ризики та виклики безпеки для систем великих даних.

In the Oracle Big Data Fundamentals course, you learn about big data, the technologies used in processing big data and Oracle’s solution to handle big data. You also learn to use Oracle Big Data Appliance to process big data, and obtain a hands-on experience in using Oracle Big Data Lite VM. You identify how to acquire the raw data from a variety of sources, and learn to use HDFS and Oracle NoSQL Database to store the data. You learn about data integration options available in Oracle Big Data. These include Oracle Big Data Connectors to move data to and from Oracle Database, Oracle Data Integrator and Oracle GoldenGate for Big Data which provide integration and synchronization capabilities for data unification of relational and Hadoop data, and Oracle Big Data SQL, which enables dynamic, integrated access for all of your data big data, whether it is stored in HDFS, NoSQL, or Oracle Database. Finally, you learn how to analyze your big data using Oracle Big Data SQL, Oracle Advance Analytics, and Oracle Big Data Spatial and Graph.

Працював із проєктами в доменах Big-Data, Fintech, Geo-location services, IoT.... В усіх вакансіях для PM «досвід роботи з Jira» — обов'язковий пункт. Тільки де ж взяти практичний досвід, якщо ви працювали в іншому таск менеджері, або взагалі не керували проєктами в IT? Освоїти інструмент за короткий термін, щоб впевнено запускати в ньому проєкти, дозволить інтенсив Jira Start. Пропрацюйте весь життєвий цикл проєкту в Jira на практиці, включаючи управління командою та аналіз звітів!

The course shows how to integrate more traditional relational databases with the current wave of new technologies such as Big Data (in particular, Hadoop) and the NoSQL databases MongoDB and Cassandra. Hadoop is defined as an Ecosystem consisting of many components and technologies. The course covers several of the most important Hadoop components, such HDFS, HBase, Flume and Kafka. Students have access to a lab environment where they can configure data replication from an Oracle RDBMS (relational database management system) to the Hadoop system using the various Hadoop technologies, therefore validating in practice what learned at a more theoretical level from the instructor and the slides. The NoSQL databases MongoDB and Cassandra are also extensively covered by the course. Again, lab practices are designed to give students a practical exposure to the concepts introduced by the instructor. Other technologies explained in the course are the Generic JDBC Handler, which allows for integration with all systems accessible through a JDBC driver (like spreadsheets and flat files)and Pluggable Formatters, which allow for information stored in the Oracle GoldenGate trail files to be sent to Hadoop or NoSQL databases using the Oracle GoldenGate 12c Data Handlers.

Работал с проектами в доменах Big-Data, Fintech, Geo-location services, IoT.... Освоїти інструмент за короткий термін, щоб впевнено запускати в ньому проєкти, дозволить інтенсив Jira Start. Пропрацюйте весь життєвий цикл проєкту в Jira на практиці, включаючи управління командою та аналіз звітів!

Курс допоможе засвоїти знання та навички професіоналів у галузі науки про великі дані в медицині та біоінформатиці. Ви дізнаєтеся цікаві факти про біологію та хімію людського тіла, генетику та медицину, які будуть пов'язані з наукою про великі дані та навичками роботи з величезним обсягом даних, які вже доступні на вашій комп'ютері та які ми тільки починаємо розуміти. Ми дослідимо різні кроки, необхідні для вивчення аналітики великих даних на реальних наборах даних, включаючи дані наступного покоління послідовного секвенування в контексті охорони здоров'я та біології, від підготовки даних для аналізу до завершення аналізу, інтерпретації результатів, їх візуалізації та обміну результатами. Звичайно, коли ви засвоїте ці високопопитні навички, ви будете добре підготовлені для подання заявок на посади в області біомедичної аналітики даних та біоінформатики.

Цей курс дає вам загальний огляд графової аналітики, щоб ви могли вивчити нові способи моделювання, зберігання, відновлення та аналізу даних, структурованих у вигляді графів. Після завершення цього курсу ви зможете моделювати проблему в графовій базі даних та виконувати аналітичні завдання над графом масштабованим способом. Краще ще, ви зможете застосовувати ці техніки, щоб зрозуміти значущість ваших наборів даних для ваших власних проектів.

Цей курс призначений для тих, хто хоче зрозуміти, чому настала ера Big Data. Ви дізнаєтеся про термінологію та основні концепції проблем, застосувань та систем Big Data. Курс надає вступ до одного з найпоширеніших фреймворків Hadoop, який полегшує та робить більш доступним аналіз великих даних. Ви дізнаєтеся, як Big Data може бути корисним у вашому бізнесі або кар'єрі. В кінці курсу ви зможете: описати ландшафт Big Data, включаючи приклади реальних проблем Big Data, включаючи три ключові джерела Big Data: люди, організації та сенсори.

In this course, you’ll learn about cloud-based big data solutions like Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, and the rest of the AWS big data platform. Learn to use Amazon EMR to process data using the broad ecosystem of Hadoop tools like Hive and Hue, create big data environments, work with Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena and Amazon Kinesis, and design big data environments for security and cost-effectiveness.