4개의 강의로 강좌가 끝인가요? 더 많은 강좌를 올려주실것 같아 결재를 했는데요. 강좌 구성이 어떻게 되는지 궁금합니다.

dkgold

이 강의는 방대한 빅데이터 환경에서 실무자가 겪는 기술적 한계를 극복하고, 하둡 에코시스템을 통해 체계적인 데이터 관리 역량을 갖추는 것을 목표로 합니다.

수강생 여러분은 이번 과정을 통해 다음과 같은 핵심 가치를 얻으실 수 있습니다:

실무적 문제 해결: 데이터 규모 확장에 따른 기존 시스템의 한계를 이해하고, 하둡을 통한 효율적인 분산 처리 방식을 학습합니다.

데이터 안정성 확보: 하이브(Hive)의 외부 테이블 설계를 통해, 실수로 테이블이 삭제되더라도 원본 데이터를 안전하게 보호하는 실무 최적화 기법을 체득합니다.

분석 효율 극대화: 복잡한 프로그래밍 없이 HiveQL을 활용하여 대규모 데이터를 자유자재로 제어하고 분석하는 전문가 수준의 기술을 습득합니다.

전문가 가이드: 다년간의 IT 교육 경험과 노하우를 보유한 지식공유자가 현장에서 즉시 활용 가능한 실전 기술을 직접 전수합니다.

빅데이터라는 거대한 흐름 속에서 여러분을 차별화된 데이터 엔지니어로 만들어 줄 30강의 여정에 지금 합류하세요.

장영완

얼리버드 할인

HADOOP ECOSYSTEM :  BIGDATA PROCESS 실전 최적화

섹션은4개지만
총30강좌로 구성되어있습니다.

이것도 강좌가 너무많아서 최소화 한것입니다.
결재가 되셨다면 모두가능할텐데요.




하둡에코시스템

데이터웨어하우스

빅데이터인프라

시험

실습 중심

Khóa học này nhằm mục đích giúp những người làm thực tế vượt qua các giới hạn kỹ thuật trong môi trường dữ liệu lớn (Big Data) rộng lớn, đồng thời xây dựng năng lực quản lý dữ liệu có hệ thống thông qua hệ sinh thái Hadoop.

Thông qua khóa học này, các học viên có thể nhận được những giá trị cốt lõi sau:

Giải quyết vấn đề thực tiễn: Hiểu được những hạn chế của các hệ thống hiện tại khi quy mô dữ liệu mở rộng, và học cách xử lý phân tán hiệu quả thông qua Hadoop.

Đảm bảo tính an toàn của dữ liệu: Thông qua việc thiết kế bảng ngoại vi (External Table) trong Hive, học viên sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa thực tế để bảo vệ dữ liệu gốc an toàn ngay cả khi bảng vô tình bị xóa.

Tối đa hóa hiệu quả phân tích: Tiếp thu các kỹ năng cấp độ chuyên gia để tự do kiểm soát và phân tích dữ liệu quy mô lớn bằng cách sử dụng HiveQL mà không cần lập trình phức tạp.

Hướng dẫn từ chuyên gia: Người chia sẻ kiến thức với nhiều năm kinh nghiệm và bí quyết đào tạo IT sẽ trực tiếp truyền đạt các kỹ năng thực chiến có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Hãy tham gia ngay vào hành trình 30 bài giảng để trở thành một kỹ sư dữ liệu khác biệt trong dòng chảy khổng lồ mang tên Big Data.