Добейтесь успеха в области обработки больших данных благодаря этому Курсу профессиональной подготовки. Запишитесь и узнайте больше об управлении данными и облачных потоках" 

Курс профессиональной подготовки предназначен для ИТ-специалистов, которые хотят продвинуться в растущей области технологий. Несмотря на то, что термин большие данные широко используется обывателями, мало кто осознает, насколько важна хорошая работа специалиста по обработке данных в сети.

В рамках этого курса профессионалы приобретут необходимые навыки, используя теоретические и практические материалы, для реализации резервного копирования, создания подхода к управлению данными, применения политик для обеспечения соответствия организаций и компаний законодательным нормам, а также анализа процесса сбора, структурирования, обработки и интерпретации потоковых данных.

В программе рассматриваются передовые технологии больших данных. Специальная команда преподавателей с академической подготовкой в этой инновационной области будет сопровождать студентов в течение шести месяцев обучения на программе. 

Это возможность профессионального роста, совмещая работу и личную жизнь, благодаря 100% онлайн-режиму, предлагаемому TECH. Кроме того, система Relearning, основанная на повторении содержания, и широкий спектр мультимедийных ресурсов будут способствовать обучению и приобретению прочных знаний.

Улучшите свои знания в области облачного программирования в режиме реального времени с помощью этого Курса профессиональной подготовки" 

Данный Курс профессиональной подготовки в области обработки больших данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области цифровой трансформации
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет информацию и практику по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• 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

Проанализируйте различные доступные варианты облачных вычислений и гарантированно справьтесь с любым риском, который может возникнуть у компании, с помощью этого Курса профессиональной подготовки" 

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

Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного процесса. В этом вам поможет инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами.

Применяйте свои знания по максимуму и узнайте вместе с TECH, как разработать виртуальную машину в Azure"

Освойте Apache Spark Streaming, Kafka Stream и Flink Stream и предложите качественный сервис своим клиентам и компаниям"

Программа Курса профессиональной подготовки состоит из трех блоков, в которых с самого начала рассматривается тема больших данных. Вначале рассматриваются вопросы облачного хранилища Azure, одном из самых надежных и экономичных облачных решений для хранения данных на рынке. Правильное управление данными и их обработка в потоковом режиме также будут иметь большое значение в этой программе. Все это с помощью многочисленных видео-конспектов, дополнительной литературы и практических примеров облегчит процесс обучения. 

Углубите свои знания об облачном хранилище Azure и получите максимальную отдачу от своей виртуальной сети. Совершенствуйте свою карьеру" 

Модуль 1. Облачное хранилище Azure

1.1. Установка MV в Azure

1.1.1. Команды создания
1.1.2. Команды визуализации
1.1.3. Команды модификации

1.2. Blob в Azure

1.2.1. Типы Blob
1.2.2. Контейнер
1.2.3. Azcopy
1.2.4. Обратимое подавление Blob

1.3. Управляемые диски и хранилища в Azure

1.3.1. Управляемый диск
1.3.2. Безопасность
1.3.3. Холодное хранение
1.3.4. Репликация

1.3.4.1. Локальное резервирование
1.3.4.2. Резервирование в области
1.3.4.3. "Георезервирование”

1.4. Таблицы, очереди, файлы в Azure

1.4.1. Таблицы
1.4.2. Очереди
1.4.3. Файлы

1.5. Шифрование и безопасность в Azure

1.5.1. Шифрование службы хранилища (SSE)
1.5.2. Коды доступа

1.5.2.1. Общая подпись доступа
1.5.2.2. Политики доступа на уровне контейнера
1.5.2.3. Подпись доступа на уровне Blob

1.5.3. Аутентификация Azure AD

1.6. Виртуальная сеть в Azure

1.6.1. Подсети и сопряжение
1.6.2. Vnet to Vnet
1.6.3. Частное соединение
1.6.4. Высокая доступность

1.7. Типы соединений в Azure

1.7.1. Шлюз приложений Azure
1.7.2. Межсайтовый VPN
1.7.3. Point-to-Site VPN
1.7.4. ExpressRoute

1.8. Ресурсы в Azure

1.8.1. Блокировка ресурсов
1.8.2. Перемещение ресурсов
1.8.3. Удаление ресурсов

1.9. Резервное копирование в Azure

1.9.1. Службы восстановления
1.9.2. Агент резервного копирования Azure
1.9.3. Azure Backup Server

1.10. Разработка решений

1.10.1. Сжатие, дедупликация, репликация
1.10.2. Службы восстановления
1.10.3. План аварийного восстановления

Модуль 2. Облачные вычисления. Управление данными

2.1. Управление данными

2.1.1. Управление данными
2.1.2. Этика при работе с данными

2.2. Управление данными

2.2.1. Классификация. Контроль доступа
2.2.2. Регламент обработки данных
2.2.3. Управление данными. Значение

2.3. Управление данными. Инструменты

2.3.1. Линия
2.3.2. Метаданные
2.3.3. Каталог данных. Бизнес-глоссарий

2.4. Пользователи и процессы в управлении данными

2.4.1. Пользователи

2.4.1.1. Роли и обязанности

2.4.2. Процессы

2.4.2.1. Обогащение данных

2.5. Жизненный цикл корпоративных данных

2.5.1. Создание данных
2.5.2. Обработка данных
2.5.3. Хранение данных
2.5.4. Использование данных
2.5.5. Уничтожение данных

2.6. Качество данных

2.6.1. Качество данных в управлении данными
2.6.2. Качество данных в аналитике
2.6.3. Методы обеспечения качества данных

2.7. Управление данными в транзите

2.7.1. Управление данными в транзите

2.7.1.1. Линия

2.7.2. Четырехмерное пространство

2.8. Защита данных

2.8.1. Уровни доступа
2.8.2. Классификация
2.8.3. Комплаенс Регулирование

2.9. Мониторинг и измерение эффективности управления данными

2.9.1. Мониторинг и измерение эффективности управления данными
2.9.2. Мониторинг линий
2.9.3. Мониторинг качества данных

2.10. Средства управления данными

2.10.1. Talend
2.10.2. Collibra
2.10.3. Информатика

Модуль 3. Облачные вычисления в реальном времени. Потоковые данные

3.1. Обработка и структурирование потоковой информации

3.1.1. Процесс сбора, структурирования, обработки, анализа и интерпретации данных
3.1.2. Методы обработки потоковых данных
3.1.3. Потоковая обработка
3.1.4. Варианты использования потоковой обработки

3.2. Статистика для понимания течения потоковых данных

3.2.1. Описательная статистика
3.2.2. Расчет вероятностей
3.2.3. Заключение

3.3. Программирование на языке Python

3.3.1. Типология, условия, функции и циклы
3.3.2. Numpy, Matplotlib, DataFrames, файлы CSV и форматы JSON
3.3.3. Последовательности: списки, циклы, файлы и словари
3.3.4. Взаимозаменяемость, исключения и функции высшего порядка

3.4. Программирование на языке R

3.4.1. Программирование на языке R
3.4.2. Векторы и коэффициенты
3.4.3. Матрицы и массивы
3.4.4. Списки и рамки данных
3.4.5. Функции

3.5. База данных SQL для потоковой обработки данных

3.5.1. База данных SQL
3.5.2. Модель сущность-связь
3.5.3. Реляционная модель
3.5.4. SQL

3.6. NoSQL-базы данных для потоковой обработки данных

3.6.1. База данных NoSQL
3.6.2. MongoDB
3.6.3. Архитектура MongoDB
3.6.4. Операции CRUD
3.6.5. Поиск, проекции, агрегирование индексов и курсоры
3.6.6. Модель данных

3.7. Добыча данных и прогнозное моделирование

3.7.1. Многомерный анализ
3.7.2. Методы снижения размерности
3.7.3. Кластерный анализ
3.7.4. Подходы

3.8. Машинное обучение для обработки потоковых данных

3.8.1. Машинное обучение и расширенное прогнозное моделирование
3.8.2. Нейронные сети
3.8.3. Глубокое обучение
3.8.4. Бэггинг и случайный лес
3.8.5. Градиентный бустинг
3.8.6. SVM
3.8.7. Методы сборки

3.9. Технологии потоковой обработки данных

3.9.1. Потоковая обработка в Spark
3.9.2. Потоки Kafka
3.9.3. Потоковая обработка Flink

3.10. Потоковая обработка Apache Spark

3.10.1. Потоковая обработка Apache Spark
3.10.2. Компоненты Spark
3.10.3. Архитектура Spark
3.10.4. RDD
3.10.5. SPARK SQL
3.10.6. Jobs, Stages и Task

Опередите своих конкурентов. С этим Курсом профессиональной подготовки вы получаете образование с актуальным содержанием и гибкой онлайн-методикой"