Büyük Veri Teknolojileri ve Analizi

4,9 (120 oylama)
 Son Güncelleme Tarihi: 10/2024
 Türkçe

Yapısal Eşitlik Modellemesi Eğitimi: Temel Ve İleri Düzey Analiz Uygulamaları eğitimimize göz atabilirsiniz.

Büyük Veri Teknolojileri ve Analizi

 

Eğitimin Amacı:

Bu eğitimde büyük verinin işlenmesi, saklanması ve analizinde kullanılan teknolojilerin öğrenilmesi amaçlanmaktadır.

Kimler Katılmalı:

  • Bilişim sektöründe yer almayı hedefleyen ve big data teknolojileri kullanarak veri depolama ve veriler üzerinde analiz yapmak isteyenler katılabilir. HADOOP ve Spark gibi güncel uygulamaları deneyimlemek isteyenler katılabilir.

Eğitim Yöntemi: Uzaktan Canlı Eş Zamanlı (Senkron)

Eğitim Süresi: 60 Ders Eğitim Saati

Eğitim Ücreti: %10 KDV dahil 10.000 TL

Eğitim Tarihleri: Ön kayıt alınır, talep durumuna göre tarihlendirilir ve bilgi verilir.

 

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 Süreci:
  • Eğitim internet üzerinden eşzamanlı olarak canlı yayınlanacaktır.
  • Eğitime katılabilmeniz için bulunduğunuz ortamda internet erişiminin ve uygun internet paketinizin olması gerekmektedir.
  • Eğitim sisteminin kullanılabilmesi için,kamera ve mikrofon donanımları tanıtılmış, internete bağlanabilen bir cihaza(akıllı telefon, tablet ve tercihen bilgisayar)ihtiyaç duyulmaktadır.
  • Katılımcılar belirtilecek ders saatlerinde eğitimi veren öğretim elemanımız ile birlikte sisteme kamera ve mikrofonları açık olacak şekilde giriş yapacaklardır.
  • Eğitim başlamadan önce katılımcıların maillerine kullanıcı adı ve şifreleri gönderilecektir.
  • Eğitimler tamamlandıktan sonra katılımcılara sistem 7 gün daha açık tutulacaktır. Yedinci günün sonu saat 23:00 itibariyle sistem tamamen kapatılacaktır.
  • Eğitim süresi boyunca yardımcı olabilmemiz için sadece yönetici mesaj gönderir şeklinde whatsapp grubu oluşturulacak ve ders süresi boyunca her türlü destek bilgileri yönetici tarafından paylaşılacaktır. Katılımcılar her türlü soru ve sorunlarını usem@uludag.edu.tr adresimize yazabilirler. Mail eğitim süresince anlık takip edilecektir.
Önemli Bilgilendirme:
  • Toplam eğitim süresinin %80 ve üzeri katılımlara sertifika düzenlenir. %79 ve altı katılımlara ise herhangi bir belge düzenlenmeyecektir. 
  • Eğitim süresi tamamlandıktan sonra kurumumuza ait kontroller sonrası sertifikalar düzenlenecek ve PTT Kargo ile kayıt anında girdiğiniz adreslerinize gönderilecektir. Adres ve iletişim bilgileriniz güncel olmalıdır.
  • Katılımcılar her türlü soru ve sorunlarını usem@uludag.edu.tr adresimize yazabilirler. Mail eğitim süresince anlık takip edilecektir.
  • Eğitime başvuru ve eğitim ücreti internet ödemesi internet üzerinden gerçekleştirilmektedir. Katılımcıların banka kredi kartı ödemelerinde taksitlendirme yapılamamaktadır.
  • Kurumsal fatura ödemelerinde 0850 840 8543 çözüm merkezimiz ile irtibata geçebilirsiniz.
  • Önemli: Eğitimlerimize kesin kayıt yaptıranların geçerli nedenle eğitime katılamama ve kaydın iptali durumunda, döner sermaye işletme yönetmeliği süreçlerinden kaynaklanan iç yazışmalar nedeniyle ücret iadesi ortalama 1 aylık bir zaman almaktadır. Kesin kayıt yapmadan önce  lütfen dikkate alınız.
 

 

Yorumlar

Paylaş:

Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politikamız'ı inceleyebilirsiniz. TAMAM