BEST

Data Engineering Course (1): Installing Big Data Hadoop Directly

Name: Data Engineering Course (1): Installing Big Data Hadoop Directly
Price: 55000 KRW
Rating: 4.5 (39 reviews)

Students who want to learn Hadoop and Big Data will celebrate the amazing advancements in experiencing the world of Big Data through this course!

(4.5) 39 reviews

568 learners

Billy Lee

hadoop

하둡

빅데이터

실무로배우는빅데이터기술

맵리듀스

Big Data

Hadoop

Data Engineering

Java

mapreduce

Reviews from Early Learners

What you will learn!

Encountering big data technology in everyday life
Handling Big Data with Hadoop
Learn distributed processing technology for handling big data with Hadoop
Handling Hadoop Big Data Using Java Language
Learn techniques to overcome the limitations of relational data processing with Hadoop
Learn about Hadoop's various projects and interfaces.

It's the era of big data! 👨‍💻
Become an expert with Hadoop.

The center of data science,
Hadoop is the trend!

Many IT giants, social media services, and others are competing to use Hadoop (Apache Hadoop) for big data analysis and processing. Hadoop is a Java-based framework designed to process massive amounts of data at low cost, enabling distributed storage and processing of large data sets. But what if you could achieve the level of a big data expert through Hadoop?

Through data analysis, companies will be able to pioneer new markets, create unique value, and provide new consumers with the thrill of real-time access to essential information. Big data is also a crucial skill for small and medium-sized businesses, so this is welcome news for those seeking employment or a career change in big data .

BigData with Hadoop

Google, Yahoo, Facebook, IBM, Instagram, Twitter, etc.
It is being used by many companies for data analysis.
Through Hadoop, a representative big data solution
Let's build a big data distributed system infrastructure .

This course begins with an understanding of big data terminology and then provides an indirect experience of handling big data using the open source software Hadoop . Through this course, students will simultaneously experience the world of big data technology and the Fourth Industrial Revolution.

What is Hadoop?

Hadoop is open source software that anyone can use for free.
In this lecture, we will cover big data using Hadoop version 3.2.1 .

Understanding big data
How to use Hadoop
OK at once.

_{Big data
About the term
Essential Understanding}

_{Hadoop 's
In concept and use
Introduction to Korea}

_{Through Hadoop
Big data processing
Learning Tutorials}

I recommend this to these people!

Of course, those who don't fit this category are also welcome. (Beginners are doubly welcome ✌)

_{Employment/Job Change
Future IT in consideration
Data science aspirants}

_{Via Java/Python
I want to deal with big data
Those who do it}

_{With interest and curiosity
About big data
Anyone who wants to experience it}

_{Hadoop 3.x version
Data environment, etc.
Office worker who wants to experience}

Before taking the class, please check your knowledge!

Prerequisite knowledge is the basics of the Java programming language, knowledge of big data and virtual machine/dataset related terminology , and a basic understanding of Linux Ubuntu .

The following content
I'm learning.

1. Understanding virtualization technology challenges and guest operating systems

We will learn virtualization technology, which is advantageous for server consolidation, and how to isolate multiple servers with a single OS through OS-level virtualization. Anyone can take on the challenge of creating and operating a large number of servers using Ubuntu, an open-source solution that supports Linux virtualization. Furthermore, we will gain knowledge of guest operating systems and gain extensive technical experience in distributing big data across multiple servers. Using server virtualization, you can experience multiple operating systems running on a single physical server or operating system in a highly efficient virtual machine.

Learn about the definition of Big Data and its practical applications.
Let's understand the terminology related to Hadoop, the data processing software preferred by businesses.

_{Data Sizes}

_{The Landscape: Big Data}

2. How to install Hadoop on Ubuntu 20.04 LTS and use commands

We'll cover the basics of using the Linux CLI (Command Line Interface) tools that front-end developers naturally encounter when developing web applications, and then seamlessly transition to the Linux terminal for Hadoop. Furthermore, we'll cover the basics of using Ubuntu in a non-Windows GUI environment, moving beyond a basic understanding of Linux systems like shell configuration files and moving towards an intermediate level.

Let's install and set up Linux (Ubuntu 20.04 LTS) as a virtual machine on a Windows 10-based laptop.
Install Hadoop version 3.2.1 on a Linux virtual machine.

_{Hadoop 2.x Architecture}

_{Hadoop 2.x vs. 3.x}

3. Hadoop 3.2.1 Latest Direction Guide & Understanding the Core Architecture Structure

The starting point for big data processing for unstructured data is understanding the Hadoop Distributed File System (HDFS), a model of Google's file system, MapReduce, and YARN for cluster scaling and resource management. We will examine the architectural structures of Hadoop versions 1, 2, and 3 one by one, providing students with a visual representation of the history of Hadoop technology.

Understand and integrate with the Hadoop Distributed File System (HDFS).
Understand the principles of the Map/Reduce framework and analyze data based on it.

_{HDFS Architecture}

_{YARN Core Components}

4. HDFS Shell Operation Guide and Building MapReduce Applications with Java/Python

While data manipulation techniques vary, the foundation of big data analysis lies in building MapReduce applications. From a basic wordcount MapReduce application in Python to a COVID-19 application built using Eclipse-based Java, building a variety of big data MapReduce applications is no longer an option; it's a necessary step forward.

Let's connect Hadoop with Java and implement an application.
Let's connect Hadoop with Python and implement an application.

_{Python Map/Reduce WordCount Application}

_{Java Map/Reduce WordCount Application}

Expected Questions Q&A!

Q. What is big data? Is its definition necessary when using Hadoop?

Yes, of course, when working with Hadoop, a brief definition and understanding of big data is required. Of course, this doesn't require a complete and in-depth understanding. However, it does require a level of understanding essential to working with Hadoop.

Big data involves handling extremely large datasets using Hadoop tools. These datasets serve as the foundation for analyzing numerous patterns and trends across numerous businesses. They are closely linked to human social behavior, patterns, and the value creation that occurs through interactions.

_{Image Source: TechTarget (Go to original article)}

Q. What is Hadoop? What are its components? What is the Hadoop stack?

Data from large-scale social sites, ranging from terabytes to petabytes (Zettabytes) Hadoop is helping with this mission. The Hadoop Stack refers to an open-source framework for handling big data.

Simply put, "Hadoop" is called the "Hadoop stack." Hadoop and the Hadoop stack help you build clusters using inexpensive, common commodity hardware and handle large-scale processing within these massive clusters of servers. The Hadoop stack, also known as "simple batch processing," is a Java-based "distributed computing platform." It allows individuals to batch process as much data as they want, periodically, distributing the data in the desired format to produce results.

Q. Is programming knowledge required?

Even if you have no programming knowledge or coding experience, it's okay. I teach with a deep understanding of Java and Python, as if you were experiencing them for the first time. While the lecture documentation is in English, I'll teach in Korean to ensure you can follow along without any difficulties. While I occasionally provide explanations in English, I believe anyone with a high school level will be able to interpret them. (Just like I achieved my dream, even with my limited English skills.)

Q. How relevant is big data to Hadoop?

This course naturally covers Hadoop. Beyond simple RDMSs like Oracle, MSSQL, or MySQL, it aims to address essential business requirements, starting with large-scale processing, data processing speed, and cost-effectiveness. Specifically, Hadoop addresses not only structured data—the relational data handled by row- and column-based RDMSs—but also unstructured data, such as images, audio, and word processing files themselves.

When dealing with service structure data, we're talking about data related to communication and data integration with web servers, such as email, CSV, XML, and JSON. HTML, websites, and NoSQL databases are also included. Of course, the accumulation of datasets used to handle computer-to-computer transfers of business documents, known as EDI, also falls into this category.

_{Image source: MonkeyLearn Blog (Go to original article)}

Q. What level of content is covered?

This course will guide users through the installation of Hadoop 3.2.1 on Ubuntu 20.04 LTS. Even if you have no prior Unix or Linux experience, you'll naturally learn installation techniques and the Linux operating system. Beyond the basics of Hadoop's CLI and user language, this course will also help you become familiar with Google's proprietary DFS and MapReduce technologies. Your understanding of YARN will be limited to basic theory. We anticipate a more in-depth study of YARN as you install a cluster in the Hadoop 3.3.0 intermediate course.

Q. Is there a reason you are using Ubuntu 20.04 LTS as a practice environment?

Ubuntu is free to use, and its LTS (Long-Term Service) program targets companies seeking long-term service support. By installing Hadoop on Linux, you can naturally build the operating system and development environment your business needs. By supporting the use of Eclipse and Intelligent within the same environment, you can contribute to realizing the dream of data science, which involves big data, right now.

_{Ubuntu is a Windows operating system that allows installation and operation.
Similar environment, i.e. GUI (Graphical User Interface)
We are helping users through the environment.}

Recommended for
these people

Who is this course right for?

Enthusiastic students who want to learn the basics of big data from scratch
For those who are thirsty for big data principles and applications
For those who want to learn Hadoop to handle big data in their companies
For those who have basic knowledge of Java

Need to know before starting?

The Concept of Big Data (Understanding Big Data)
Virtual Machine
Data set terminology
Understanding Linux (Ubuntu)
Java 15

Hello
This is

589

Learners

Reviews

Answers

4.5

Rating

Courses

네오아베뉴 대표 빌리 리 입니다.

2022년 9월 한국에 가족 모두 귀국한 뒤 현대자동차 빅데이터 프로젝트에 TA 컨설팅 (2022.09 -11월까지)하였고, 에자일 PM과 빅데이터 C-ITS 시스템 구축으로 하둡 에코시스템 및 머신러닝 딥러닝 리드하여 프로젝트 관리자 (PMO)역할을 하였습니다. 이후 Azure Data Factory & Azure Databricks 을 가지고 데이터 관리 기술을 AIA 생명 보험 이노베이션 데이터 플랫폼 팀에서 근무하면서 데이터 과학자로 깊은 탐구와 열정을 불살랐습니다.

2012년에서 2020년 까지 센터니얼 칼리지 Software Eng. Technician 졸업한 열공생이자 한국에서는 9년의 IT 경력 소유자로 금융권 (재무, 금융 프로젝트 및 빅데이터 관련 ) 에 다수 근무했습니다.

1999년 필리핀 (Dasmarinas) 지역에서 P.T.S. 네트워크 엔지니어링 자원 봉사자로 1년 근무하면서 글로벌 IT 세계와 네트워크 지식을 쌓으며 이후 2000년 한국으로 돌아와 K.M.C.에서 Clarion 4GL 언어로 Warehouse Inventory Control and Management 그리고 PIS Operational Test PCS C/C++ 개발했었습니다.

2001년 LG-SOFT SCHOOL 자바 전문가 과정 이수 후 CNMTechnologies 에서 e-CRM/e-SFA R&D 연구 및 개발 2년 정도 (한국산업은행/대정정부청사/영진제약) 다양한 프로젝트를 섭렵하였습니다.

2004년부터 2012년 캐나다로 올 때까지 SKT/SK C&C (IMOS), SC제일은행(TBC), 프로덴션 생명(PFMS), 교보생명 AXA Kyobo Life Insurance Account Management, Kook-min Bank 국민은행 Financial Management Reconstruction NGM외 다수 프로젝트에 참여 개발 및 리드하였습니다.

2012년 연말에 캐나다에 거주하면서 세 아이의 아빠이자 Scrum Master로서 에자일 개발 방식을 채택하여 핸디맨 어플/이커머스 어플/프로덱트 개발/레시피 어플 개발한 미주 캐나다 지역의 실경험자입니다.

Curriculum

All

85 lectures ∙ (6hr 39min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. What exactly is big data?

3 lectures ∙ (13min)

Section 2. Why is Big Data technology important for companies?

2 lectures ∙ (5min)

Section 3. Hadoop's birth and background

3 lectures ∙ (12min)

Section 4. What are the four basic core modules (components) of Hadoop used for?

5 lectures ∙ (22min)

Section 5. HDFS (Hadoop Distributed File System) - Internal Architecture of Hadoop's Core Technology

7 lectures ∙ (39min)

Section 6. Hadoop General[1] : Hadoop Installation [1] - Understanding and Installing Virtual Machines

5 lectures ∙ (6min)

Section 7. Hadoop General[2] : Hadoop Installation[2] - Installing Hadoop 3.2.1

5 lectures ∙ (26min)

Section 8. Hadoop General[3] : Hadoop File System Shell Commands (Hadoop File System Shell Commands)

6 lectures ∙ (28min)

Section 9. Hadoop General[4]- Hadoop Common Commands (Hadoop Common Commands)

2 lectures ∙ (14min)

Section 10. YARN's Idea (MR3 on YARN) : MapReduce

3 lectures ∙ (9min)

Section 11. YARN THE IDEA (YARN THE IDEA) : YARN (Yet Another Resource Negotiator)

7 lectures ∙ (32min)

Section 12. MapReduce Tutorial (Basic Course) : MapReduce Tutorial Series (Basic Course) - Implementing MapReduce with the example Wordcount provided by Hadoop (MapReduce Wordcount Application)

3 lectures ∙ (10min)

Section 13. MapReduce Tutorial (Beginner's Guide) : Implementing MapReduce in Python - MapReduce Tutorial Series ( Intermediate Course) - Implement Mapper and Reducer in the Wordcount MapReduce Application

7 lectures ∙ (43min)

Section 14. MapReduce Tutorial (Intermediate Course) : MapReduce Tutorial Series with Java Language (Expert Course) - Setting up Hadoop Environment and Java in Eclipse

3 lectures ∙ (25min)

Section 15. MapReduce Tutorial (Intermediate) : MapReduce Tutorial Series with Java Language (Expert Course) - Taming Java Coding for MapReduce Implementation

9 lectures ∙ (41min)

Section 16. MapReduce Tutorial (Advanced): Practical Implementation of ebook WordCount Map and Reduce Stages in Java

7 lectures ∙ (30min)

Section 17. MapReduce Tutorial (Advanced Course)

8 lectures ∙ (37min)

Published:

Last updated:

Reviews

All

39 reviews

4.5

39 reviews

hadoop3bigdata
Reviews 3
∙
Average Rating 5.0
5
93% enrolled
Khóa học này được tạo ra với mục tiêu đào tạo các chuyên gia Hadoop xử lý dữ liệu lớn. Thay vì sử dụng ứng dụng Phần mềm phân phối tại chỗ (OPD) toàn diện như Cloudera, chúng tôi sẽ cài đặt Hadoop từ đầu và hướng dẫn bạn qua các bước trích xuất, di chuyển và tải tập dữ liệu. Hadoop, bắt đầu từ phiên bản 1.
kentucky8612311057
Reviews 4
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
công lao: Bạn có thể tìm hiểu những kiến thức cơ bản về Hadoop MapReduce. Có vẻ như đây là bài giảng Hadoop duy nhất bằng tiếng Hàn. Thất vọng: Sử dụng hai trình ánh xạ để trích xuất bằng một khóa chung Khi sử dụng hai phím Cách tự thiết lập bộ so sánh Thật đáng thất vọng khi không có điều gì khiến tôi tò mò. điều bất lợi: Người hướng dẫn phát âm tiếng Hàn không rõ ràng, nhạc nền thì to nên tôi phải nghe lại nhiều lần. ------------------------------ Sau khi xem phản hồi của thầy sẽ sửa lại thành 5 sao.
- hadoop3bigdata
  Instructor
  Cảm ơn bạn đã đánh giá chi tiết của bạn. Lý thuyết về Hadoop rộng lớn đến mức không thể chạm tới mọi thứ. Việc hiểu toàn bộ Hadoop thậm chí còn khó khăn hơn sau khi nghe bài giảng của tôi. Mình đã bỏ nhạc nền và thu âm lại cho giọng rõ hơn, cảm ơn bạn đã tham gia lại khóa học. Ngoài ra còn có các bài giảng được cập nhật, vì vậy tôi hy vọng bạn có thể nghe chúng trong thời gian yên tĩnh và trở thành chuyên gia về Hadoop.
seaking79727
Reviews 47
∙
Average Rating 4.5
5
59% enrolled
Tốt cho người mới bắt đầu sử dụng Hadoop. Tôi nghĩ nó hoàn hảo để nghiên cứu trước khi đọc sách.
- hadoop3bigdata
  Instructor
  Vâng, cảm ơn bạn đã đánh giá tốt. Đối với những người mới bắt đầu làm quen với Hadoop, việc theo dõi các cuốn sách hiện có trên thị trường là điều không dễ dàng. Về khía cạnh đó, bài giảng của tôi, giống như đánh giá của Tae-kyung Kim, đã nêu bật quan điểm của việc chạy các ứng dụng Hadoop, HDFS và YARN trên một nút duy nhất trong khi tìm hiểu trước khi mua sách. Nếu nó hoạt động, cảm ơn bạn. Hẹn gặp lại với một bài giảng hay hơn. Tôi mong muốn được phát triển thành một chuyên gia về Hadoop.
dlgnsxo1239897
Reviews 56
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
Tôi thực sự thích bài giảng của Hadoop! Tôi ước gì các bài giảng của Spark cũng được tổ chức. Cảm ơn !
- hadoop3bigdata
  Instructor
  Tôi hy vọng rằng bài giảng này sẽ là cơ hội để tiếp cận Hadoop một cách thân thiện hơn. Chúng tôi cũng mong muốn được cung cấp các bài giảng về Spark cho bạn. Chúng tôi khuyến khích bạn trở thành chuyên gia về Hadoop ở Toronto.
jason
Reviews 30
∙
Average Rating 5.0
5
31% enrolled
Cảm ơn người hướng dẫn rất nhiều vì đã cung cấp một bài giảng chất lượng cao với mức giá thấp như vậy! Trở thành kỹ sư dữ liệu mới Khi tôi đang suy nghĩ về cách bắt đầu với các khung dữ liệu lớn như Hadoop và Spark và đang xem xét một cuốn sách dày, tôi tình cờ thấy bài giảng này mà tôi đã mua trước đây. Mình chưa từng sử dụng Java nên có thể sẽ mất chút thời gian để hiểu nhưng mình sẽ hoàn thành tốt! Tôi nghe nói bạn đang lên kế hoạch cho một bài giảng Spark vào cuối năm nay hoặc đầu năm sau. Tôi rất mong chờ nó! Tôi hy vọng lời giải thích dễ dàng như bài giảng này dựa trên pyspark!

$42.90

Billy Lee's other courses

Check out other courses by the instructor!

Sản xuất ứng dụng đám mây Micronaut Java

Billy Lee

Trong khi sản xuất các ứng dụng gốc trên đám mây Java Oracle, chúng tôi có kế hoạch tạo ra các ứng dụng cực nhanh không tải đầu vào mạng thông qua xử lý không đồng bộ, xử lý I/O, ứng dụng web hiệu suất cao và xử lý thực thi ứng dụng nhanh hơn hơn 2 lần bằng công nghệ trình biên dịch JIT .

Basic

Micronaut, Oracle, MSA

Sản xuất ứng dụng đám mây Micronaut Java

Billy Lee

Similar courses

Explore other courses in the same field!

[Tiền xử lý dữ liệu] Đừng lo lắng! Có Pandas mà.

DataFactory

Bạn có dữ liệu nhưng không biết cách đọc và xử lý nó trong Python? Đừng lo lắng. Bạn có thể xử lý nó bằng phép thuật của Pandas. Pandas là thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ, hiệu quả và hữu ích nhất. Tiền xử lý dữ liệu với Pandas Skill-UP! Insight ngập tràn!

Basic

Python, Pandas, Data Engineering

[Tiền xử lý dữ liệu] Đừng lo lắng! Có Pandas mà.

DataFactory

Xử lý Big Data (Spark) theo chia sẻ của lãnh đạo Thung lũng Silicon

keeyonghan9539

Xử lý dữ liệu lớn khác với xử lý dữ liệu bằng Pandas như thế nào? Chúng ta cùng tìm hiểu về Spark, một framework thiết yếu để xử lý dữ liệu lớn nhé?

Basic

Apache Spark, pyspark, Pandas

Xử lý Big Data (Spark) theo chia sẻ của lãnh đạo Thung lũng Silicon

keeyonghan9539

(Hoàn thành trong 2 giờ) Cơ bản lập trình R cho phân tích dữ liệu

sdj0831

Chào mừng bạn đến với khóa học cơ bản về lập trình R! Khóa học này sẽ dễ dàng và có hệ thống hướng dẫn bạn các khái niệm cốt lõi của lập trình R cùng cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu thực tế, dành cho những người mới bắt đầu phân tích dữ liệu. Bắt đầu từ cài đặt R, khóa học sẽ đi sâu vào cấu trúc dữ liệu, cú pháp cơ bản và các trường hợp phân tích thực tế, nhằm mục tiêu giúp bạn có bước khởi đầu thành công trên con đường trở thành nhà phân tích dữ liệu.

Beginner

R, Big Data

(Hoàn thành trong 2 giờ) Cơ bản lập trình R cho phân tích dữ liệu

sdj0831

Học thực hành Spark theo cách thực tế Part1

nexthumans

Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể thực hiện ngay các dự án Apache Spark của doanh nghiệp.

Basic

Apache Spark, Big Data, Machine Learning(ML)

Học thực hành Spark theo cách thực tế Part1

nexthumans

Thẻ ADsP 2 tuần tất cả trong một

Masocampus

Nắm vững bài kiểm tra trình độ bán chuyên gia phân tích dữ liệu được công nhận trên toàn quốc trong 2 tuần! Tiếp thu các lý thuyết cốt lõi và nền tảng về dữ liệu, đồng thời tìm hiểu kiến thức chuyên sâu về phân tích dữ liệu bằng R, một công cụ phân tích thống kê chuyên dụng.

Beginner

ADsP, Big Data, R

Thẻ ADsP 2 tuần tất cả trong một

Masocampus

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)

funcoding

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

Basic

Python, MongoDB, DBMS/RDBMS

[Gia hạn] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB(몽고DB) và NoSQL(빅데이터) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng] (Cập nhật)

funcoding

Phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa bằng Python

kpcre

Đã xem xét các cú pháp Python cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu lớn và trình bày các phương pháp xử lý tệp dữ liệu lớn cũng như trực quan hóa thông qua nhiều ví dụ khác nhau.

Beginner

Python, Big Data

Phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa bằng Python

kpcre

ADsP cơ bản

루비네코딩

ADsP 자격증 All-In-One 강의! Hoàn thành siêu nhanh! Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Beginner

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

ADsP cơ bản

루비네코딩

[Nhân văn dữ liệu] Suy nghĩ bằng dữ liệu

skmns

Bài giảng giới thiệu về dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu, do Doyong Shin, nhà nhân văn dữ liệu số 1 Hàn Quốc giảng dạy! Hãy có được tư duy dựa trên dữ liệu để có thể đọc và sử dụng đúng lượng dữ liệu khổng lồ!

Beginner

Big Data, Data literacy

[Nhân văn dữ liệu] Suy nghĩ bằng dữ liệu

skmns

Thực hành thiết lập thương mại điện tử GA4 Google Analytics cho marketer

GA4 Guide

Bạn có thể học được những kiến thức cốt lõi về thiết lập thương mại điện tử GA4 (Google Analytics) thông qua thực hành - một chủ đề quá khó để tự học bằng cách tìm kiếm trên internet. Ngay cả những performance marketer hoặc developer mới bắt đầu lần đầu thiết lập thương mại điện tử GA4 cũng có thể dễ dàng hiểu được thông qua việc thực hành từng bước thiết lập trực tiếp trên demo shopping mall cafe24. Vì phần vai trò của developer được giao cho chatgpt để tiến hành thực hành, nên ngay cả marketer, PM/planner không có kiến thức chuyên môn về phát triển cũng có thể học về thiết lập thương mại điện tử GA4.

Beginner

GA4, Google Analytics, ChatGPT

Thực hành thiết lập thương mại điện tử GA4 Google Analytics cho marketer

GA4 Guide

Kỹ năng Trực quan hóa Thông tin Kinh doanh thực hành Tableau Quickstart!

루비네코딩

Tìm hiểu về công cụ trực quan hóa Tableau cần thiết cho kỳ thi thực hành năng lực trực quan hóa thông tin kinh doanh. Đừng do dự nữa và hãy thử thách bản thân!

Beginner

Big Data, Tableau

Kỹ năng Trực quan hóa Thông tin Kinh doanh thực hành Tableau Quickstart!

루비네코딩

Lấy chứng chỉ và thực hành! Một lần học xong Trực quan hóa thông tin kinh doanh (thực hành) Tableau

onepm

Khóa học này nhằm mục tiêu giúp bạn nắm vững một cách có hệ thống các khái niệm và tính năng cốt lõi cần thiết cho Kỳ thi thực hành Trực quan hóa thông tin quản lý (Tableau), dựa trên hướng dẫn ra đề của cơ quan tổ chức. Khóa học được cấu trúc theo hướng thực hành để bạn có thể sử dụng linh hoạt các tính năng thường xuất hiện trong thực tế, đồng thời thông qua việc giải các đề thi thử dạng A, B, bạn có thể nâng cao cả sự hiểu biết về dạng câu hỏi và năng lực giải quyết vấn đề. Giáo án và tài liệu học có thể xem tại https://github.com/hansikyung/Tableau_OneTime.

Basic

Big Data, Tableau

Lấy chứng chỉ và thực hành! Một lần học xong Trực quan hóa thông tin kinh doanh (thực hành) Tableau

onepm

Bắt đầu nhanh ADSP!

루비네코딩

Tìm hiểu các chiến lược để vượt qua chứng chỉ ADsP và tìm hiểu bản tóm tắt các môn học đã ghi nhớ. Đừng ngần ngại nữa và hãy tham gia thử thách chứng nhận ADsP!

Beginner

Big Data, ADsP

Bắt đầu nhanh ADSP!

루비네코딩

[Khóa quản lý số 3] DE, DBA (SSIS, SSAS, Machine Learning, BI, ETL)

vmproductor0202

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

Basic

Big Data, ssis, ssas

[Khóa quản lý số 3] DE, DBA (SSIS, SSAS, Machine Learning, BI, ETL)

vmproductor0202

Từ những điều cơ bản về mongoDB đến công việc thực tế (feat. Node.js)

sihoon

mongoDB, NoSQL ngày nay được nhắc đến rất nhiều, nhưng liệu nó có còn là một cơ sở dữ liệu xa lạ không? Bạn có đang sử dụng nó như một cơ sở dữ liệu quan hệ (RDS/SQL) không? Ngay cả công nghệ tốt nhất cũng có thể phản tác dụng nếu không được sử dụng đúng cách. Đó là lý do chúng ta thường thấy những trường hợp thất bại khi sử dụng MongoDB. Bài giảng này sẽ dạy cho bạn mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản đến bí quyết thực tế để bạn có thể sử dụng mongoDB nhiều nhất có thể.

Basic

MongoDB, REST API, Node.js

Từ những điều cơ bản về mongoDB đến công việc thực tế (feat. Node.js)

sihoon

Chiến lược ứng dụng thực tế của AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành gia công cơ khí/kim loại)

88888

Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tế để nâng cao năng suất và chất lượng bằng cách ứng dụng AI trong ngành gia công cơ khí và kim loại. Khóa học phân tích dữ liệu từ các quy trình chính như CNC, hàn, cắt và giải thích cách áp dụng công nghệ AI vào việc giảm tỷ lệ lỗi, bảo trì dự đoán và quản lý an toàn người lao động thông qua các ví dụ thực tế. Người học sẽ hiểu được các phương pháp tối ưu hóa gia công dựa trên AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đồng thời thu được những hiểu biết sâu sắc để thực hiện đổi mới sản xuất trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

Beginner

AI, Big Data, Generative AI

Chiến lược ứng dụng thực tế của AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành gia công cơ khí/kim loại)

88888

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành hóa chất/hóa chất tinh khiết)

88888

Ngành sản xuất hóa chất và hóa chất tinh khiết là một ngành công nghiệp đòi hỏi quy trình phức tạp và tính an toàn cao. Khóa học này đề cập đến các chiến lược sử dụng AI để nâng cao năng suất, giảm chi phí và tăng cường an toàn. Bạn có thể học một cách có hệ thống các năng lực thực tiễn thông qua các trường hợp ứng dụng AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường thực tế như phân tích dữ liệu quy trình, dự đoán chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, ứng phó với quy định môi trường.

Beginner

AI, Big Data, Generative AI

Chiến lược ứng dụng thực tế AI trong lĩnh vực sản xuất (ngành hóa chất/hóa chất tinh khiết)

88888

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Basic

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Toán cơ bản và thống kê cho người không chuyên ngành (thực hành)

SW School

Xác suất và Thống kê 101

루비네코딩

Cuối cùng, khóa học xác suất và thống kê dành cho tất cả mọi người! Tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và thống kê từng bước thông qua lý thuyết và thực hành mã hóa.

Basic

Probability and Statistics, Big Data, Python

Xác suất và Thống kê 101

루비네코딩

Thiết kế Pattern xử lý dữ liệu lớn dựa trên Data Workflow Management cùng với Senior Developer của Toss [ By. Người không chuyên ngành & Toss Developer ]

Hong

Học cách xây dựng data pipeline sử dụng Apache Airflow từ cơ bản đến thực chiến. Hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và kiến trúc của Airflow, đồng thời thực hành các mẫu thiết kế nâng cao thường được sử dụng trong thực tế như Dynamic DAG, xử lý song song, xử lý phân tán, Custom Operator. Thiết lập môi trường thực hành với Python và Docker, phát triển năng lực thực chiến để thiết kế và vận hành workflow thực tế.

Basic

Big Data, Docker, docker-compose

Thiết kế Pattern xử lý dữ liệu lớn dựa trên Data Workflow Management cùng với Senior Developer của Toss [ By. Người không chuyên ngành & Toss Developer ]

Hong

Data Engineering Course (1): Installing Big Data Hadoop Directly

Reviews from Early Learners

What you will learn!

The center of data science, Hadoop is the trend!

Understanding big data How to use Hadoop OK at once.

I recommend this to these people!

The following content I'm learning.

1. Understanding virtualization technology challenges and guest operating systems

2. How to install Hadoop on Ubuntu 20.04 LTS and use commands

3. Hadoop 3.2.1 Latest Direction Guide & Understanding the Core Architecture Structure

4. HDFS Shell Operation Guide and Building MapReduce Applications with Java/Python

Expected Questions Q&A!

Recommended for these people

HelloThis is .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Curriculum

Reviews

Billy Lee's other courses

Similar courses

The center of data science,
Hadoop is the trend!

Understanding big data
How to use Hadoop
OK at once.

The following content
I'm learning.

Recommended for
these people

Hello
This is