Must-Have Skills for Big Data Practitioners Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Classroom / Virtual Classroom / Online
  • Süre: 3 Gün
  • PDF indir
  • Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Büyük Veri, veri analitiği alanına getirdiği değişiklikler ile daha da çok dikkat çekiyor. Ayrıca veri yönetimi uygulayıcıları için oyunu değiştirdiğini de görmeliyiz. Veri mimarları, veri mühendisleri ve veri analistlerinin, yani veriler ile çalışan neredeyse herkesin Büyük Veri çağında başarıya ulaşabilmek için yeni beceriler edinmesi gerekiyor.

Büyük Veri modern analitik için önemli bir konu olsa da aynı zamanda sürekli gelişmekte olan karmaşık bir konu. Büyük veri yatırımınızdan iyi bir getiri elde edebilmek için verileri ve teknolojileri keşfetmeden önce amaca, kişilere ve sürece odaklanan bir strateji gerekir. Strateji, büyük verinin var olan iş zekası ve analitik ortamını bozmaktan ziyade desteklemesini sağlayacak bir planlama ve mimariye imkan tanır. Büyük verinin gücünden yararlanmak için kullanılabilecek birçok teknoloji bulunuyor ancak veriler ve teknolojiler tek başlarına bir değer yaratmıyor. Burada sorulması gereken soru büyük veri yolculuğuna nasıl çıkılacağı ve sürdürülebilir bir büyük veri stratejisinin nasıl geliştirileceğidir. Bunu planlamak, geliştirmek ve yürütmek içinse bir yol haritası gerekmektedir.

Doğru strateji ile doğru teknolojiler değere ulaşılan yol halini almaktadır. Veri yönetimi ve işle ilgili bilgilerin her ikisi de teknolojiye bağlıdır. Makine öğrenimi ve ayrıntılı öğrenim teknolojisi, büyük veri analitiğinin en son örnekleridir. Hadoop ise büyük veri yönetiminin dayanağını oluşturan, geniş kabul görmüş bir açık kaynak teknolojisidir.

Büyük Veri Uygulayıcılarının Sahip Olması Gereken Beceriler adlı, üç gün sürecek ve etkileşimli bir eğitim şeklinde düzenlenecek olan bu grup çalışması, büyük verinin gücünden faydalanmak için kullanılabilecek temel teknikleri ve en iyi uygulamaları kapsayacaktır.

Herhangi bir önkoşul yoktur.

  • İş ve veri analistleri
  • Büyük veri sorumlulukları olan veri mühendisleri
  • Analitik programı ve proje yöneticileri
  • İş Zekası ve analitik mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri
  • Analitik veya büyük veri alanında rolü olan herkes
  • Hadoopa meraklı olanlardan aktif bir şekilde uygulanmasıyla ilgilenenlere kadar Hadoopa ilgi duyan herkes.

  • Büyük verinin temel özellikleri ve büyüklüğün” neden ilk beş özellik arasında olmadığı
  • Yapılandırılmamış verilerin gizli yapıları ve büyük veri kaynaklarının sık karşılaşılan türleri
  • Büyük veriler için değer fırsatları ve ortak uygulamalar
  • Büyük veri yol haritası nasıl tanımlanır, düzenlenir ve uygulanır
  • Makine öğrenimi ve ayrıntılı öğrenim fırsatları, teknolojileri ve teknikleri
  • Makine öğrenimini uygularken göz önüne alınması gereken temel noktalar
  • Hadoop bileşenleri ve mimarisi
  • Hadoop yapılandırması, idaresi ve yönetimi
  • Genel Hadoop araçları nasıl kullanılır

  • Key characteristics of big data and why “big” is not among the top five
  • The hidden structures of unstructured data and the common types of big data sources
  • Value opportunities and common applications for big data
  • How to define, refine, and apply a big data roadmap
  • The opportunities, technologies, and techniques of machine learning and deep learning
  • Key considerations to implement machine learning
  • Hadoop components and architecture
  • Hadoop configuration, administration, and management
  • How to use common Hadoop tools


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!