掌握大數據分析
在這個免費的在線培訓學習大數據基礎知識。大數據課程由專家親力親為。了解hadoop, hive, apache, kafka, spark。在這門大數據課程中，從初學者到高級。
你在掌握大數據分析中學到了什麼?
關於這個免費證書課程
大數據分析課程將向您介紹著名的大數據工具，並為每個工具提供一些演示和案例研究。本課程將重點介紹如何使用這些工具進行分析。本文將首先簡要介紹Hadoop，討論該框架及其不同版本。您將學習使用Hive工具處理SQL和插圖，Spark工具處理和分析，RDD和PySpark概念，工作和功能。在掌握大數據分析課程的後一部分，您將了解如何使用Apache Kafka和高級Spark概念。該課程還包括你可以參與的項目和五項評估，以評估你在每個主題上的收獲。免費完成課程並獲得證書。我們暗指所附材料供參考。
讀完這篇免費的、自定進度的大數據分析中級指南後，您可以報名參加數據科學與大數據分析課程，並以專業研究生證書開始你的職業生涯。與全球數百萬有誌之士一起深入學習各種概念!
課程大綱
Hadoop是一個Apache套件框架，用於分布式處理分布在計算機集群中的海量數據集。
Hive是一個Apache套件軟件項目，用於數據查詢和分析，提供了一個類似sql的接口來查詢跨數據庫存儲的數據。
Spark是一個開源Apache套件工具，它為大規模數據處理提供了統一的分析引擎，並為集群編程提供了接口。
Kafka是一個開源的Apache套件平台，用於分布式事件流和高性能管道。
Advanced Spark負責管理、調整和優化催化劑，使資源與龐大的數據集協同工作。
我們的課程指導老師
Sajan Kedia先生
Myntra的數據科學家
Sajan做了B.Tech。& M.Tech。在IIT BHU的計算機科學專業。在碩士期間，他致力於數據挖掘並發表了相關的研究論文。他曾在IBM沃森人工智能項目的NLP部分與IBM研究實驗室合作。之後，他在一家AdTech初創公司擔任高級數據科學家，在那裏他致力於在TBs廣告流數據上構建實時機器學習模型。
目前，他在Myntra領導定價數據科學團隊，為個性化價格構建人工智能係統。他在大數據技術、機器學習和NLP方麵有很好的專業知識。他的愛好是徒步旅行、探險和健身活動。
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常見問題
學習“掌握大數據分析”課程需要哪些先決條件?
大數據分析是一門中級課程，你需要對計算機科學有透徹的了解才能開始學習這門課程。你還需要做一些功課，所以我們建議你在學習本課程之前先學習數據科學和分析的基礎知識。
完成這個免費的大數據分析課程需要多長時間?
大數據分析免費證書課程長達19個小時。你可以在方便的時候學習，因為課程是自定進度的。
我可以終身享受這個免費課程嗎?
是的，一旦你注冊了這門課程，你將有終身機會學習這個偉大學習學院的免費課程。beplay2018官网您可以登錄並在空閑時學習。
在這門掌握大數據分析課程之後，我的下一個學習選擇是什麼?
一旦你完成這個免費課程，你可以選擇一個數據科學碩士學位這將有助於你在這個領先領域的職業發展。
大數據分析值得學習嗎?
是的，學習大數據分析是有益的。數據每秒都在增加，在這種快速增長的情況下，人類如果不使用技術就無法處理如此海量的數據。大數據分析是處理海量數據的關鍵方法之一。因此，對數據科學和大數據分析專業人士的需求在未來隻會增長，使其成為最佳的學習選擇。
成功的故事
卓越學習beplay2018官网學院的課程對你的職業生涯有幫助嗎?我們的學習者告訴我們該怎麼做。
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大數據分析課程
大數據分析是在並行的分布式環境中對大量數據集進行統計分析。這門關於大數據的課程讓你全麵了解新興的大數據技術以及大數據中的職業發展。它是為初學者和專業人士精心設計的。
大數據對當今各行各業都產生了重大影響，它是一項應用於各個商業領域的前沿技術。
如今，公司正在使用大數據技術，通過使數據分析師和其他專業人員能夠分析大量數據，使他們的業務更有信息量，並做出商業決策。
大數據概論
在討論"數據"這個詞之前，我們先談談"數據"大數據”。
什麼是數據?
數據在這個技術世界中扮演著非常重要的角色。它被定義為任何涉及或表示條件、思想或對象的信息。例如字母、符號、數字等。數據可以是學生的信息，也可以是發布在社交媒體上的圖片。數據是無限的，存在於周圍的任何地方，而且每天都在增加。
什麼是大數據?
它被定義為傳統的關係型數據庫管理係統無法處理和存儲的大量數據。今天，我們處理由多個來源以驚人的速度開發的異構數據。此數據由可用於研究或分析的結構化、非結構化和半結構化數據組成。
為什麼需要大數據?
數據日益增長，存儲和處理這些龐大的數據變得非常困難。
因此，以下幾點描述了對大數據的需求。
- *數據量大
- *異構數據(結構化、非結構化和半結構化數據)
- 傳統的數據庫係統無法維護如此龐大的數據量。
- *建立一個單一的係統很複雜，而且不劃算。
- 關係數據庫管理係統非常昂貴。
大數據的5v:
大數據的5v如下:
1.卷,它指的是處理巨大大小的Petta字節的數據量。一天中的信用卡交易或推文是大量數據的常見例子。因此，大數據有助於存儲和處理大量數據。
2.品種,它被定義為數據生成和傳輸的類型。
數據以以下三種格式呈現:
- i.結構化數據-以表格形式存在的數據，在不同的行和列之間存在關係。它具有固定的結構或模式。
- 結構化數據的例子如下SQL數據庫或Excel文件。這種數據是最傳統的數據存儲形式。
- 2半結構化數據-半結構化數據是原始數據，它不以表格形式存在，即行和列。JSON, XML，和一些NoSQL數據庫，如MongoDB以“JSON格式”存儲數據的是半結構化數據的常見例子。
- 3非結構化數據——非結構化數據是無模式的、高度不可預測的，並且不能以特定的確定性格式表示。
非結構化數據的常見示例有音頻、視頻文件、圖像或NoSQL數據庫．
3.速度- - - - - -它指的是生成、收集和分析大量數據的速度。每天電子郵件、推特信息、照片、視頻剪輯等的數量在世界各地都是閃電般的速度。每一秒的日常數據都在增加。
4.真實性,它指的是可用數據的不確定性，即數據是否有效。它的產生是由於大量的數據產生了不完整性和不一致性。數據的質量或可信度決定了所有數據的準確性。
5.價值——它指的是被取出的數據的價值。還有，將數據轉化為價值。擁有無窮無盡的數據是一回事，但除非它能轉化為價值，否則它是毫無意義的。因此，需要有價值的數據。
大數據技術
大數據技術中有各種各樣的框架來解決大數據的存儲和處理問題。這些框架是Apache Hadoop, Apache Kafka，Apache火花，阿帕奇薩姆紮，Apache蜂巢等。讓我們來看看這些框架:
大數據框架
- Apache Hadoop - Apache Hadoop是一個開源框架，允許以分布式和並行的順序存儲和處理大量數據。
- Apache卡夫卡Kafka是一個帶有流媒體平台的批處理框架。
- Apache Spark—Apache Spark是一個數據處理框架。數據處理速度是MapReduce的100倍。
- Apache Samza—Apache Samza是一個流數據處理工具。
- Apache Hive—Apache Hive是一個分布式數據倉庫軟件。
- Apache Cassandra—Apache Cassandra是一個去中心化的NoSQL數據庫管理係統。
大數據應用-
如今，大數據無處不在。幾乎每個行業都是如此。它已經成為分析的重要組成部分，是業務增長所必需的。
大數據的應用範圍很廣。以下是大數據的應用。
1)社交網站
所有的社交網站，如Facebook, Linkedin, Twitter, Instagram等，每天都會產生大量的異構數據，因為這些網站包括全球數十億用戶。
2)股票市場
股票市場通過其在全球範圍內的日常交易產生大量的數據。
3)氣象站
大數據技術在天氣預報中發揮著至關重要的作用。提供了大量關於氣候的數據，並提取平均值來預測天氣。這對於預測諸如洪水等自然災害是有利可圖的。
4)電子商務網站
像亞馬遜，Flipkart, Myntra, Bigbasket這樣的網站會產生大量的日誌，從中可以追蹤到客戶的購買趨勢。
5)電信公司
大數據對電信公司的影響非常大。像Airtel、Jio和Vi這樣的大型電信巨頭觀察客戶趨勢，並相應地發布他們的計劃。這些大公司儲存了上百萬用戶的信息。
6)欺詐檢測
大數據技術有助於欺詐檢測和預防。這也有助於風險分析和管理
7)醫療
大數據技術對醫療保健行業非常重要。病人的所有信息，他們的健康計劃，他們的保險計劃，以及他們的其他記錄都是用大數據存儲和處理的。通過分析大量結構化和非結構化數據，醫療保健提供商可以立即提供挽救生命的診斷或治療。
8)公共部門
大數據技術在政府以及公共部門也發揮著重要作用。它在電力調查、經濟促進等方麵提供了許多便利。
據政府記錄，擁有UID或Aadhaar卡的公民超過12.1億。對大量數據進行分析和存儲，以便從數據中找到有用的信息。
銀行、教育、農業、廣告和營銷、保險和旅遊是大數據的其他常見應用。
大數據已被證明是當今世界快速發展的技術之一。這是一個福音，因為它也可以與其他技術合並，如機器學習，人工智能(AI)和其他雲技術。
