상위 10 빅 데이터 온라인 교육 과정

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이름에서 알 수 있듯이, 빅 데이터 관리, 제어 및 온라인 생성 된 데이터의 깎아 지른듯한 볼륨을 사용에 거래 기술적 인 과정이다. 알 수있는 바와 같이, 빅 데이터, 성장을 보강 작업을 간소화하고 수익성을 관리하기 위해, 대기업과 중소기업, 사용할 수 있습니다 온라인 사용자의 동향에 대해 많은 정보를 제공합니다.

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빅 데이터 교육에 사용할 수 많은 온라인 과정이있다. 그러나, 온라인 교육 과정은 트레이너와 함께 얼굴을 맞대고 상호 작용을하지 않기 때문에,이 웹 사이트는 기본을 이해 후보가 능숙하게 할 수있는 대단히 필요한 실질적인 도움을 제공하는 것이 중요하다는 것을 깨닫는 것이 중요하다. 여기, 우리가 정말 IT 임원 및 기업가의 전문적인 성장을 가속화 할 수 상위 10 개 (특별한 순서없이) 온라인 빅 데이터의 과정을 제시한다.

EMC

EMC는 양질의 교육 서비스에 대한 명성, 그리고 빅 데이터의 과정은 다르지 않습니다. 웹 사이트가 주장하는 바와 같이, 새로운 기술에 대한 변화와 적응은 IT 전문가를위한 불가피하다. 웹 사이트가 손 작업으로 IT 전문가 편안하게하는 다양한 기술을 제공하는 이유입니다. EMC는 고급 데이터 분석 과정을 기본 제공합니다. 또한 무역 종단주기 분석의 기본 도구를 제공한다. 그러나, EMC는 기본 위해 $ 600 비용, 그리고 전체 과정은 약 $ 5,000 비용을 것입니다.

MIT 오픈 코스웨어

매사 추세 츠 공과 대학은 빅 데이터의 완전하고 자급 자족 과정을 제공하지 않습니다. 그러나, 이해와 빅 데이터를 학습에 대한 통찰력을 많이 제공 할 수있는 빅 데이터 자체에 대한 데이터를 많이 축적하고있다. 데이터 마이닝고급 데이터 구조의 장을 자세히 현상을 이해하려고 할 수 있습니다. 그것은 모두 무료입니다.

Tutorialspoint

이 온라인 리소스는 포괄적 인 제공 하둡 매우 간단한 언어로 튜토리얼. 그것은 IT 전문가들에게 매우 인기가 키워드 "하둡 튜토리얼"와 "하둡"에 대한 구글 검색 순위에서 상위에 나타납니다. 튜토리얼은 단순히 쉬운 학습의 tutorialspoint의 비전을 달성하기위한 다른 장으로 나누어 져 있습니다. 또한, 관련 예, 일러스트레이션, 그리고 다이어그램 도움말 초보자와 다른 독자들과 함께 상세한 설명은 외부의 도움없이 개념을 이해합니다.

또한, 당신은 무료 .PDF 형식의 전체 자습서를 다운로드하여 언제든지 오프라인으로 읽을 수 있습니다.

Udacity의

Udacity의는 "학생이 당신을 위해 대담한"로 주장하는 MOOC (대규모 오픈 온라인 코스)입니다. 그것은 인트로로 시작하는 기술 수​​준에 맞는 교육 과정의 수십을 제공하며, 컴퓨터 과학, 기술 통계와 추론 통계까지 간다. R, MongoDB를, 기계 학습 등 주위에 초점을 맞춘 몇 가지 심층, 기술 별 튜토리얼은있다. Udacity의 빅 데이터에는 무료 과정이 없습니다.

코 세라

코 세라도 MOOC이며 완전히 자유 롭다. 그것은 최고 대학과의 제휴가 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학은 워싱턴의 빌 하우, 대학 보완하기 제공되는 기계 학습 스탠포드 대학의 앤드류 응와 함께, 또는 통계 앨리슨 깁스 & 토론토 대학의 제프리 로젠탈과 함께. 그래서,이 과정을 시작하는 좋은 방법입니다.

데이터에서 캘리포니아 공과 대학의 학습

칼텍은이 온라인 학습 시스템에 입문 과정 교수 Yaser 아부 무스타파의 비디오 코칭을 포함. 그것은 기계 학습에 관한 기본 이론과 알고리즘을 학습하는 것이 가장 좋습니다. 그러나이 과정은 상업, 금융 및 의료 통찰력의 호스트를 제공합니다. 이 과정은, 그러나, 자기 동기를 사람들에게 가장 좋습니다. 이 과정은 모든 사람에게 완전히 무료 및 사용할 수 있습니다.

Udemy

Udemy가 제공하는 빅 데이터와 하둡 필수 기본 학습자와 약간 고급 전문가 모두에 적합 프로그램을. 이 과정은 비즈니스, 의학 등의 분야에서 빅 데이터 분석의 주요 응용 프로그램에 대한 전문가의 단서를 제공 할 수있을만큼 실용적입니다. 이 과정은 널리 최고 중 하나로 인식되고있다. Udemy는 실용적인 방향으로 유명하며 코스는 수요가 항상있다.

대규모 병렬 컴퓨팅

이 과정은에 의해 제공됩니다 하버드 확장 아이튠즈 U를 통해,

대규모 병렬 컴퓨팅은 디지털 시대에 데이터의 계속 성장하는 토루를 제공하기 위해 더 나은 옵션으로 인식하고 있습니다. 이 과정은 웹 사이트에 따르면, 손에 대규모 병렬 컴퓨팅 자원을위한 소프트웨어 개발에 경험을 제공합니다. 이 과정에 포함 된 항목 및 기술 클러스터, 클라우드, 맵리 듀스, 하둡, 아마존의 EC2 클라우드를 포함한다. 그것은 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅에 대한 기본적인 생각을 가지고 전문가, 제공에 대한 좋은 코스입니다.

코드 학교

코드 학교는 제공 R 언어 데이터 시각화를위한 아주 좋은 선택이 될 것입니다 (데이터 분석 및 통계 추론 거래) 통계 컴퓨팅을. 이 과정은 무제한 액세스를 위해 $ 29 / 월 비용 및 더 장기적인 노력이 필요합니다. 웹 사이트가 주장하는 바와 같이,이 소프트웨어 프로그래밍 언어는 통계 컴퓨팅 및 그래픽에 좋은 곳입니다. 이 과정은 통계, 기계 학습 및 분석의 다양한 개념을 다룹니다. 코드 학교는 IT 및 클라우드 컴퓨팅에 많은 과정을 제공하지만,이 새로운 기술을 학습에 할애하는 시간이 제한되어 초보자를위한 좋은 코스입니다.

인공 지능 / 기계 학습

으로 스탠포드

스탠포드의 기계 학습으로 알려진 빅 데이터에 대한 매우 흥미로운 테이크있는 인기 코스입니다 로봇 룸 서비스 . 그것은 특히 사물의 인터넷의 실용적인 응용 프로그램을 배우고 싶은 사람들을 위해 좋은 것입니다. 많은 빅 데이터의 의미도 학습의 관점과 분석의 관점에서,이 과정에서 사용할 수 있습니다. 그것은 모든 지역 스탠포드 대학의 공학 프로그램에 따라 제공되는 코스입니다. 이 과정은 데이터 마이닝, 음성 인식, 텍스트 및 웹 데이터 처리 및 기타 주제에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 과정은 무료입니다.

결론

이 관리자 및 IT 전문가들이 새로운 기술에 적응해야하는 것은 분명하지만, 빅 데이터에서 끊임없이 변화하는 딜레마는 또한 빠르게 변화한다는 것입니다. 새로운 기술은 하나의 기술 및 비즈니스 요구의 변화하는 요구에 적응해야합니다, 빅 데이터의 권한있는 당국으로 꾸준히 따라서 진화 얻고있다.

빅 데이터는 매우 '수요'항목과 경력과 전문 성과는이 업계에서 매우 매력적이다. 그러나이 큰 데이터 진화의 매우 초기의 단계이며, 따라서 완벽 플랫폼에 도착 아직. 그러나 그것은 하나의 필드에 얻을 것을 의미하지 않는다. 그것은 사실 IT 매니아의 모든 종류의 매우 재미 있고 보람있는 전문 코스입니다.

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