Bu eğitimde büyük verinin işlenmesi, saklanması ve analizinde kullanılan teknolojilerin öğrenilmesi amaçlanmaktadır.
Eğitim Mesleki Gelişim amaçlı olup, alınan belge MYK yetki belgesi zorunlu olan eğitimlerde MYK yetki belgesi yerine geçmez.
Eğitim İçeriği
- İlişkisel veri tabanları, E-R diagramları ve klasik veri saklama ve sorgulama teknolojileri. SQL dili giriş seviye,
- Büyük Veriye Giriş: Kavramlar, terminoloji, özellikleri ve 5V, yapılandırılmış,yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve metadata gibi büyük Veri türleri.
- Büyük Veride Depolama ve Analiz: Kümeler gibi depolama kavramlarını kapsar, dağıtık dosya sistemleri, RDBMS, NoSQL, sharding, bellek depolama, aynı zamanda paralel, dağıtık, toplu veri işleme ve Hadoop gibi büyük veri işleme konseptleri.
- HADOOP yapısı ve komutları.
- HDFS dosyalama sistemi.
- Büyük Veri Analizi Teknikleri: Nicel, nitel veri madenciliği, istatistiksel analiz, Machine Learning, anlamsal analiz ve görsel veri analizi gibi analiz teknikleri ve konularını kapsar.
- MapReduce Çerçevesi ve Hadoop: Paralel süreçler ve büyük veri işleme için diğer tasarım desenleri. HDFS, YARN ve Hue.
- Pig uygulamaları
- Java ile mapreduce API
- Basic Programlama
- Hive uygulamaları ve veri ambarları üzerinde uygulamaları,
- Spark Kullanımı(RDD-Spark).
- Flume ve Kafka.
- Spark veri akışı, Kafka ve Cassandra kullanımı
- Spark ile MLLib, Machine Learning uygulamaları
- Büyük Veri Kümelerinde görselleştirme.
Eğitim kurumsal işbirliğine açık olup, bireysel başvurular kabul edilmemektedir. Kurumsal katılımcı profili ve ihtiyaçlarınıza göre eğitim içeriği yeninden planlanabilmektedir. Karşılıklı görüşmeler neticesinde eğitimin kapsam ve eğitimin yöntemi(Yüz-Yüze, Çevrimiçi) belirlenip ilgili süreçler tamamlanmaktadır. Mutabakat sağlanması durumunda kurumunuzun katılımcıları ile öğretim elemanlarımızın uygun gün ve saatleri, eğitimin yapılacağı yer belirlenmektedir.