Научитесь получать и выводить закономерности из данных с помощью уникальной программы, созданной специально для профессионалов в этой области"

На протяжении всего Университетского курса будет обсуждаться необходимость облачных вычислений для обработки больших объемов данных и то, как все эти большие данные могут быть получены и преобразованы.

Кроме того, будет представлен фреймворк Hadoop и его файловая система HDFS (Hadoop Distributed File System), которая предоставляет системы и методы для хранения и распределенной обработки больших объемов данных. Также будут рассмотрены инструменты для параллельной обработки данных: MapReduce, разработанный Google в 2004 году, или Spark, который сейчас находится под эгидой Apache Software Foundation.

Наконец, студенты узнают, как высокопроизводительные платформы с низкой задержкой работают для манипулирования источниками данных в режиме реального времени, которые должны реагировать на запросы сервисов, работающие в миллисекундном диапазоне. Следует отметить, что авторитетный приглашенный международный руководитель проведет подробный мастер-класс, который вооружит студентов передовыми знаниями, позволяющими существенно оптимизировать свою повседневную практику. 

Авторитетный приглашенный руководитель международного уровня проведет обширный мастер-класс по самым инновационным техникам, позволяющим получить максимальную отдачу от Apache Kafka"

Данный Университетский курс в области Apache Kafka содержит наиболее полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и повышения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Самые полезные, практичные и эффективные системы обучения в международной системе образования – у вас под рукой"

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты в ведущих компаниях и престижных университетах, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Формат этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие во время обучения. Для этого специалисту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная известными и опытными специалистами. 

В этом обучении используется лучший учебный материал, доступный для скачивания или онлайн, чтобы вам было легче справляться с учебой и распределять усилия"

Высокоэффективный Университетский курс, который позволит вам эффективно развиваться во всем, что вам понадобится в этой области деятельности"

Цели данной программы были определены на основе реалистичных и необходимых задач для специалиста в данной отрасли. Постепенно вы сможете наблюдать за вашим прогрессом в обучении, чтобы в конце завершить процесс профессионального роста.

Этот Университетский курс с практическим уклоном станет тем толчком, который необходим вашему резюме"

Общие цели

• Научиться получать большие данные и преобразовывать их в полезный материал
• Узнать о фреймворке Hadoop Framework и его файловой системе HDFS (Hadoop Distributed File System) 
• Изучить инструменты для параллельной обработки: MapReduce, разработанный компанией Google в 2004 году, или Spark, который сейчас находится под эгидой Apache Software Foundation
• Понимать, как работают высокопроизводительные платформы с низкой задержкой

Конкретные цели

• Изучить методы искусственного интеллекта, применимые для массивно-параллельной обработки данных на заданном наборе данных и в соответствии с заранее определенными требованиями
• Знать то, как управлять большими объемами данных распределенным образом
• Понять принцип действия и характеристики обычных методов обработки массивных данных
• Определить коммерческие инструменты и инструменты с открытым исходным кодом для статистического анализа, искусственного интеллекта и обработки массивных данных

Стимулирующий профессиональный рост путь, призванный поддерживать ваш интерес и мотивацию на протяжении всего обучения"