Det är dags för dig att äntligen ta det studiet och gå vidare med en ny karriär inom datavetenskap. Det har aldrig varit en bättre tid att bli dataanalytiker eller datatekniker.

Med Big Data Bundle kommer du hämta de färdigheter du behöver för den framtida datavetenskapskarriären. 645 timmar och 418 lektioner av Hadoop, MapReduce, Spark, och andra kommer att förbereda dig för att vara dataanalytiker eller datingenjör.

Dessa nio kurser är:

Från 0 till 1: Hive för stor databehandling - Med ett liknande gränssnitt till SQL kan du använda det tillsammans med SQL för att förbättra dina färdigheter med stor databehandling.

Lär dig genom exempel: Hadoop & MapReduce för stora dataproblem - Lär dig hur du hanterar och hanterar stora data mer effektivt med hjälp av Hadoop och MapReduce.

Från 0 till 1: Spark for Data Science i Python - Eliminera att arbeta med flera olika system för att hantera stora data och köra maskininlärningsalgoritmer med Spark.

Skalbar programmering med Scala & Spark - Använd Scala och Spark tillsammans för snabb återkoppling när du analyserar stora data i en interaktiv miljö.

Lär dig genom exempel: HBase - Hadoop-databasen - Det här databasverktyget ger mer flexibilitet för att tillhandahålla kolumnorienterad lagring, inget fast schema och låg latens för att möjliggöra ändrade behov av applikationer.

Gris för Wrangling Big Data - Gris organiserar din stora data, så att den kan lagras i ett datalager för rapportering och analys.

Från 0 till 1: Den Cassandra Distributed Database - Låter dig använda partitionering och replikering för att vara säker på att dina data är strukturerad och redo när noder i ett kluster går ner.

Oozie: Arbetsflödesplanering för stora datasystem - Kommer att lära dig hur man bäst bestämmer parametrarna för flera jobb, olika tidsplaner och hela datapipelines.

Flume & Sqoop för inmatning av stora data - Transportdata från källor som lokala filsystem och datalager samtidigt som man organiserar och hanterar stora data.

Få allt detta nu på 93% rabatt.

The Big Data Bundle