ビッグデータとHadoopのトレーニングコースで何を取得しますか？

ビッグデータとHadoopコースは、さまざまなビッグデータフレームワークの基本的な知識を習得するのに役立ちます。 また、理論的な知識を実践的な能力に変換するのに役立つ実践的な実践的な経験を得ることができます。 政府部門、eコマースビジネス、銀行および金融部門など、さまざまな部門に関連するプロジェクトに取り組むことができます。 さらに、大量のデータから関連情報を抽出するために使用される方法についても学ぶことができます。

PigやHiveなどのHadoopフレームワークを使用するようにトレーニングされます。 最後に、実際の分析を実行して、トレーニングの最後に実践的な経験を積むこともできます。 ビッグデータとHadoopトレーニングは、スキルを向上させるための優れた方法です。 このコースは、データ管理の分野でキャリアを積みたい場合に非常に役立ちます。

ビッグデータとHadoopが重要なのはなぜですか？

1日に生成されるデータの量は毎日増加しているため、このデータを処理するために使用される機器は強力で効率的でなければなりません。 優れた処理能力がなければ、ビッグデータの分析と理解は不可能です。 したがって、Hadoop by Apacheは、大量のデータを処理するための優れたツールです。 Hadoopフレームワークを使用すると、大量のデータを簡単に整理、構造化、および理解できます。 次に、このデータを使用して重要な洞察を提供し、ビジネスの成長に役立てることができます。

ビッグデータとHadoop認定を取得するメリットは何ですか？

ビッグデータとHadoopのコースを受講し、認定を取得することには多くのメリットがあります。

• ビッグデータを扱うための訓練を受けた実践的なスキルを持った専門家が最近求められています。 企業は、実践的なスキルと資格を持っている個人がそれらのスキルを示すことを望んでいます。 すべての組織は、ビジネス上の意思決定を行うために顧客から収集されたデータに依存しているため、会社の成長は、データによって提供される洞察の正確さに依存しています。 したがって、データスペシャリストになるように訓練された人々には大きな需要があります。

• このコースを修了すると、キャリアの機会を大幅に増やすチャンスが得られます。 あなたが新入生であれば、あなたは良い仕事を確保することができるでしょう。 あなたが働く専門家であるならば、あなたはあなたの組織のはしごを上ってあなたのキャリアでより成功するあなたのチャンスを改善するでしょう。 このコースは、すでにどこかで働いている間に分野を切り替えたい人に最適です。 ビッグデータとHadoopのトレーニングでは、自分のスキルを披露し、選択した業界で働くことができます。

• 学生として、あなたはあなたの研究の間にこの認定コースを追求することができます。 採用担当者は、他の競合他社とは異なる独自のことをした候補者を常に探しています。 したがって、このコースを受講することで、Google、Cisco、Microsoftなどの企業に採用される可能性を大幅に高めることができます。

• ビッグデータとHadoopコースを受講する最大のメリットの1つは、給与能力が向上する可能性があることです。 このコースを修了して認定を取得することで、収益の可能性を高めることができます。 新しいスキルセットは、昇進や仕事の確保に役立ちます。

ビッグデータとHadoopコースを修了した後に追求できるキャリアの機会は何ですか？

ビッグデータとHadoopコースを修了すると、あらゆる分野でキャリアを積むことができます。 このコースは、Microsoft、Google、Ciscoなどの優れた企業での仕事を確保するのに役立ちます。 このトレーニングを修了すると、キャリアの機会は無限に広がります。 企業はあなたを次のように雇うことができます：

• データアーキテクト
• データサイエンティスト
• データアナリスト
• 開発者
• BIアナリスト
• BI開発者
• SAS開発者
• Hadoopプロジェクトのコンサルタント
• ソフトウェアエンジニア

ビッグデータとHadoopコースのユニークな点は何ですか？

理論的な方法で受けたすべてのスキルとトレーニングを適切に理解して実装するには、学習したスキルを使用する準備ができていることを確認するいくつかのプロジェクトを完了する必要があります。 このコースは、理論的な知識を得るだけでなく、実際のプロジェクトでスキルを試すことができるため、価値があります。 このコースで提供されるプロジェクトはユニークであり、実践的なスキルを伸ばすのに役立ちます。 コースの終わりに向かって、さまざまなタイプのデータを分析するために学習したフレームワークを使用するように求められます。

• Aadharの分析：Aadharは、世界中で最大かつ最大の生体認証データベースの1つです。 このデータベースに保存されるデータの量は膨大であり、居住地や年齢などのさまざまなパラメータに従って、継続的に解読、構造化、および分離する必要があります。このプロジェクトを通じて、対処方法を学ぶことができます。大規模なデータセットを使用します。

• EコマースWebサイトベースの分析（クリックストリーム分析）：データはEコマースWebサイトにとって最も重要です。 クリックストリーム分析を使用して、タイムスタンプ、リンク先URL、訪問者のIPアドレス、デバイス情報、Webブラウザー情報、訪問者ID番号、紹介ページ情報などに基づいてユーザーデータを記録および分析します。 Hadoopエコシステムはプロセスを簡素化するために使用され、このプロジェクトはeコマースWebサイトでのデータ分析のプロセスを理解するのに役立ちます。

• 銀行セクターの分析（CITI銀行）：金融および銀行セクターは、データ分析の洞察とHadoopフレームワークを使用して、戦略的なビジネス上の意思決定に役立つ重要な情報を収集するトップセクターの1つです。 CITIの銀行グループは、収集されたデータに完全に基づくアプローチを採用しています。 洞察が正確であり、決定が正しいことを確認するために、Hadoopのフレームワークを使用してデータを処理します。 このプロジェクトでは、金融および銀行セクターの内部作業に精通し、特にこのセクターでのデータ分析のより細かいプロセスを学ぶことができます。