모든 수준에서 빅 데이터를 배울 수 있는 온라인 과정

용어 빅 데이터 오늘날 기업과 조직에 매우 존재합니다. 많은 양의 정보와 데이터를 관리하려면 특정 도구와 프로세스를 사용해야 합니다. 또한 이 모든 작업을 수행할 수 있는 적절한 지식이 필요합니다. 이 기사에서 우리는 그것이 무엇으로 구성되어 있는지 설명하고 필요한 모든 것을 배울 수 있는 일련의 흥미로운 과정을 보여줄 것입니다. 우리는 의제, 필요한 연구 또는 취업 기회와 관련된 모든 것을 설명할 것입니다. 

빅 데이터 란?

모든 수준에서 빅 데이터를 배울 수 있는 온라인 과정

빅 데이터는 다음을 의미한다고 말할 수 있습니다. 큰 데이터 세트 . 기존 방식으로 관리할 수 없는 대용량 정보이지만 특정 도구와 지식이 필요합니다. 그것들은 크기와 함께 매우 복잡하고 성장률이 높은 경향이 있습니다.

우리는 데이터 세트에 대해 이야기하고 있습니다. 수십 테라바이트 . 또한 일반적으로 비정형 데이터이므로 정형 데이터와 결합하고 이를 위해 특정 애플리케이션을 사용해야 하는 경우가 많습니다.

오늘날 기업과 조직에 매우 중요한 요소입니다. 빅 데이터 분석을 통해 회사는 해당 데이터를 사용하여 사용 가능한 리소스를 더 잘 활용하고 작업을 해결하며 더 큰 시장 점유율에 도달할 수 있습니다. 이 모든 것을 통해 시장에서 많은 수의 제품을 출시하여 비용을 절감하고 속도를 높일 수 있습니다.

빅데이터의 목적은 모든 정보를 관리 사용자에 의해 생성됩니다. 그 정보는 끊임없이 생성됩니다. 예를 들어, 네트워크에서 특정 서비스를 사용할 때 방문하는 페이지, 사용된 프로그램… 이 모든 데이터는 해당 회사가 고객을 더 잘 알고 고객이 찾고 있는 것이 무엇인지, 웹사이트에 도달하는 방법을 아는 데 중요합니다. , 등.

빅 데이터

 

필수 의제

특정 분야를 전문으로 하고 특정 지식을 습득해야 할 때 필수적인 것은 강의 계획서를 아는 것입니다. 이를 통해 레벨에 관계없이 빅 데이터의 필수 사항을 배우고 수강하는 과정을 최대한 활용할 수 있도록 놓칠 수 없는 사항을 확인할 수 있습니다.

이 과정에서 주로 배우게 됩니다 중요성과 영향력 오늘날의 빅데이터와 이를 현대 사회에 어떻게 적용할 수 있는지. 이 모든 데이터, 데이터의 출처 및 특성을 관리하는 방법과 필요에 따라 데이터를 저장, 확인 및 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

좀 더 구체적인 과정에서는 다양한 모델과 시스템 관리를 만드는 방법, 학습을 자동화하거나 수집된 모든 데이터를 표시할 수 있는 고급 그래픽을 생성하는 방법을 배우게 됩니다.

당신은 고려할 수 있습니다 몇 가지 중요한 점 빅 데이터와 관련된 과정을 공부하려는 경우:

  • 주요 빅 데이터 기술의 사용
  • 데이터 처리를 위한 애플리케이션 생성 및 사용
  • 대용량 데이터 저장
  • 구조화된 데이터 작업
  • Hadoop 에코시스템에 대해 알아보기

다양한 수준의 코스를 마음대로 사용할 수 있습니다. 따라서 찾을 테마가 다를 수 있습니다. 어떤 경우에는 더 구체적인 것에 초점을 맞춘 다른 주제를 보게 될 것이고, 다른 경우에는 모든 것이 더 일반적이고 더 일반적인 학습에 대해 다룰 것입니다.

빅 데이터 분석

 

필요한 선행 연구

코스와 같은 무언가를 공부할 준비를 할 때마다 다음을 아는 것이 중요합니다. 어떤 이전 연구 유용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 이미 기반을 확보하고 큰 문제 없이 지식을 습득할 수 있습니다. 이 경우 기본 수준의 과정을 찾을 수 있으므로 이전 경험이 많을 필요는 없지만 지식이 있으면 편리할 때가 있습니다.

An 분석 및 수학적 프로필 일반적으로 필요합니다. 따라서 수학, 통계 등의 대학 학위를 취득한 것이 유리할 수 있습니다. 이것은 코스에서 찾을 수 있고 어려움이 없는 특정 기능을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

또한 관련된 모든 것을 제어하는 ​​데 매우 유용합니다. technology . 여기서 SQL과 같은 데이터베이스에 대한 지식을 갖는 것이 특히 흥미롭습니다. 따라서 컴퓨팅, 기술 또는 통신과 관련된 무언가를 공부한 것이 이러한 과정을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에서 우리는 대학 경력과 교육 주기를 모두 언급할 수 있습니다.

 

적절한 기간

빅 데이터 과정은 얼마나 오래 지속되어야 합니까? 이것은 다른 요인에 의존 , 해당하는 수준 및 전문화와 같은 것입니다. 처음부터 중요한 것을 가르치는 더 완전하고 일반적인 것들은 필요에 따라 배포할 수 있는 약 60-70시간 동안 지속될 수 있습니다.

Hadoop 또는 Spark를 처음부터 배우는 것과 같은 기타 보다 구체적인 작업은 4-6시간 지속될 수 있습니다. 그들은 코스 더 구체적인 것 , 그래서 그것들이 그렇게 완전하거나 광범위할 필요는 없습니다. 따라서 적절한 기간은 코스가 어떻게 되는지에 따라 달라집니다. 좀 더 일반적인 것이라면 최소 40시간을 권장합니다.

이제 코스의 실제 기간은 각 사용자에 따라 . 언제 어디서나 모든 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 온라인 비디오이므로 인터넷에 연결하고 가장 적합한 슬롯을 찾기만 하면 됩니다.

이러한 이유로 취업이나 공부를 하고 최적의 시간을 찾아야 하는 실업자와 시간이 더 많은 사람의 기간은 동일하지 않습니다.

 

취업 기회

빅 데이터는 우리의 일상뿐 아니라 미래에도 매우 중요한 주제입니다. 따라서 취업 기회가 많은 직업입니다. 기업에서 요구하는 특정 직업이 있습니다.

예를 들어, 빅 데이터 분석가 . 그들의 기능은 그들이 얻은 모든 콘텐츠의 통계적 분석을 처리하고 수행하는 것입니다. 이를 위해 그들은 마스터해야 하는 다양한 도구를 사용하여 해당 정보를 추출할 수 있습니다. 이것은 최근 몇 년 동안 많이 성장하고 있고 계속 그렇게 할 것입니다.

수요가 있는 또 다른 직업은 빅 데이터 엔지니어 . 이 경우 모든 데이터를 추출하여 나중에 분석할 수 있도록 준비하는 역할을 합니다. 그의 기술 중에는 데이터베이스 도구와 프로그램을 사용하여 해당 정보를 추출하는 방법을 아는 것이 있습니다.

사이버 보안에 직면하더라도 빅 데이터에 대한 지식이 필요할 수 있습니다. 많은 회사는 너무 많은 데이터를 관리하고 정보를 표시하며 해당 조직 내에서 다른 기능을 가진 다른 직원을 쉽게 관리할 수 있는 위치가 필요할 수 있습니다.

따라서 이러한 과정을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 데이터 분석
  • 정보 추출 및 관리
  • 사이버보안 분석 등 특정 직위
  • 그래프 및 통계 생성
  • 추천 온라인 코스

 

추천 온라인 코스

다음으로 온라인으로 수강할 수 있는 몇 가지 빅 데이터 과정을 살펴보겠습니다. 기본, 중급 및 고급 수준 과정을 찾을 수 있기 때문에 매우 다른 지식을 가진 사용자를 대상으로 합니다. 우리는 이러한 각 레벨 중 일부를 볼 것이며 따라서 어떤 레벨이 귀하가 찾고 있는 것에 가장 적합한지 결정할 수 있습니다.

 

기초과정

먼저 일련의 기본 수준 과정을 보여 드리겠습니다. 그들과 함께 당신은 가장 많이 배울 수 있습니다 필수 빅 데이터, 응용 프로그램 및 다양한 도구와 관련되어 있습니다. 다양한 옵션이 있다는 것을 알게 될 것이며 항상 필요와 이용 가능한 시간에 따라 코스를 구성할 수 있습니다.

 

빅 데이터 전문화

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이 경우 우리는 기본 수준의 과정을 다루고 있습니다. 광범위한 사전 지식 없이도 빅 데이터 전문과 관련된 모든 것을 배우게 됩니다. 6개의 완전한 섹션으로 나누어져 있어 다양한 측면을 폭넓게 배울 수 있습니다.

이 6개 섹션 중 하나만 들을 수 있습니다. 코스는 개별적으로 수강할 수 있기 때문입니다. 따라서 좀 더 구체적인 것에 관심이 있다면 모든 것을 전체적으로 하지 않는 것이 좋은 생각일 수 있습니다.

      

우리가 좋아하는 이유

빅 데이터에 대한 매우 광범위한 지식을 습득하고 최소 수준에서 시작하지 않는 사람들을 위한 매우 완전하고 광범위하며 완벽한 과정입니다. 기본적이지만 이러한 유형의 작업에 전념하고 나중에 고급 과정을 선택하는 데 필요한 많은 주제를 깊이 있게 다룹니다.

      

고려해야 할 사항

기초 수준의 학습 과정입니다. 따라서 고급 항목을 전문화하지 않을 것입니다. 이 경우 나중에 다른 과정을 수강해야 합니다.

 

Hadoop 및 Spark를 사용한 빅 데이터 실습 과정 처음부터

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Spark와 Hadoop 생태계의 기초를 배우게 되는 과정입니다. 그것들은 주요 빅 데이터 기술이므로 작동 방식을 배우는 것은 이력서에 매우 유용하고 흥미로울 것입니다. 많은 양의 데이터를 처리하고, 구조화된 데이터로 작업하고, 저장하고 덤프하는 방법을 배웁니다.

우리가 좋아하는 이유

빅 데이터에 가장 중요한 두 가지 기술을 다룹니다. 또한 아직 접해보지 못한 분들에게도 매우 흥미로운 입문 과정입니다. 다운로드하고 지식을 확장할 수 있는 리소스를 제공합니다.

고려해야 할 사항

일부 사전 프로그래밍 경험이 중요합니다. 특히 Python과 Java를 사용하는 방법을 알고 있습니다. 또한 필수 사항은 아니지만 숙지하는 것이 좋습니다. Linux 명령 행.

 

중급 과정

우리는 또한 일부를 보여주고 싶습니다 중급 과정. 여기에서 이전에 본 것보다 더 많은 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 빅 데이터에 매우 중요한 특정 도구에 대해 조금 더 전문화할 수 있습니다. 주문형 비디오이므로 항상 사용 가능한 시간에 따라 코스를 구성할 수 있습니다.

 

Apache Spark로 빅 데이터 처리

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첫 번째 중급 과정은 빅 데이터에서 Apache Spark를 사용하기 위해 만든 과정입니다. 최고의 처리 도구 중 하나로 간주되므로 사용법을 아는 것이 매우 유용합니다. Apache Spar에서 코드를 개발하는 방법을 배우고 이 도구에서 Python 또는 Java와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다.

우리가 좋아하는 이유

빅 데이터를 위한 가장 중요한 도구 중 하나에 중점을 두고 있기 때문에 마음에 듭니다. 사용하기 쉽고 매우 유용합니다. 또한 이 과정은 이미 특정 지식을 보유하고 있고 이를 확장하려는 사람들에게 이상적입니다.

고려해야 할 사항

사전 지식이 필요한 과정입니다. 이 도구를 사용하는 방법을 배우려는 프로그래머를 대상으로 하므로 Python 또는 Java와 같은 언어에 익숙해야 합니다.

 

R 및 Shiny를 사용하는 데이터 과학자를 위한 빅 데이터 애플리케이션

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이 과정을 통해 데이터 과학자를 위한 빅 데이터 응용 프로그램을 전문으로 할 수 있습니다. R과 Shiny를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하고 이러한 방식으로 데이터를 관리할 수 있습니다. 사전 지식이 있고 이 중급 과정을 통해 지식을 향상시키려는 사람들에게 흥미로울 것입니다.

우리가 좋아하는 이유

R 및 Shiny를 사용하여 응용 프로그램을 만드는 방법을 배우게 되지만 프로그래밍을 아는 것 이상의 광범위한 지식이 필요하지 않습니다. 언제든지 지식을 얻을 수 있는 다운로드 가능한 리소스가 많이 있습니다.

고려해야 할 사항

프로그래밍 지식이 있어야 합니다. JavaScript, HTML, CSS 및 웹 응용 프로그램이 일반적으로 작동하는 방식에 익숙해지는 것이 중요합니다.

 

고급 과정

마지막으로 몇 가지를 보여드리겠습니다. 고급 수준 과정. 그들에서 빅 데이터 및 다양한 도구를 전문으로 할 수 있습니다. 이를 수행하려면 사전 지식이 있어야 하고 이전 레벨 중 일부를 완료해야 최대한 활용할 수 있습니다.

 

AWS 인증 데이터 분석 과정

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데이터 분석을 전문으로 하고 AWS에서 인증한 고급 과정입니다. S3 및 DynamoDB로 데이터를 저장하고 Amazon QuickSight로 데이터를 시각화하는 방법을 배우게 됩니다. 모든 AWS 리소스를 사용하는 방법을 배우고 이를 요청하는 취업 기회에 지원할 수 있습니다.

우리가 좋아하는 이유

AWS 도구를 전문으로 하여 빅 데이터와 관련된 지식을 넓히고자 하는 사람들을 위한 완벽한 고급 고급 과정입니다. 그것은 깊이 있는 몇 가지 점을 만납니다.

고려해야 할 사항

AWS에 대한 사전 지식이 필수적이라는 점을 명심해야 합니다. 그렇지 않으면 과정을 올바르게 완료할 수 없으며 완료할 수 없습니다.

 

궁극의 실용 핸드둡 코스

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빅데이터의 가장 중요한 도구 중 하나인 Handoop을 전문적으로 다루는 고급 과정입니다. Handoop에서 빅데이터를 처리하는 스크립트를 생성하는 방법을 배우게 됩니다. 그리 길지 않은 코스지만 내용은 충분하다.

우리가 좋아하는 이유

Handoop과 같은 빅 데이터를 위한 가장 중요한 도구 중 하나를 다루고 있습니다. 당신은 그것을 전문화할 수 있을 것이며 또한 코스는 그것을 최대한 활용할 수 있도록 잘 구성되어 있습니다.

고려해야 할 사항

특히 Scala 및 Python에서 이전 프로그래밍 경험이 필요합니다. 상급 과정이므로 제대로 활용하기 위해서는 숙지하는 것이 중요합니다.