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Big Data Hadoop and Spark Developer 1 ano sem exame

Big Data Hadoop and Spark Developer 1 ano sem exame curso online em inglêsprovided by iLEARN - Innovative Learning

A partir de
349,00 EUR
314,10 EUR up to 31/03/2025

Com este curso de Big Data Hadoop, você aprenderá a estrutura de big data usando Hadoop e Spark, incluindo HDFS, YARN e MapReduce. O curso também abrangerá Pig, Hive e Impala para processar e analisar grandes conjuntos de dados armazenados no HDFS e usar Sqoop e Flume para ingestão de dados.

Será mostrado o processamento de dados em tempo real usando o Spark, incluindo programação funcional no Spark, implementação de aplicações Spark, compreensão do processamento paralelo no Spark e utilização de técnicas de otimização Spark RDD. Aprenderá também os vários algoritmos interactivos no Spark e utilizará o Spark SQL para criar, transformar e consultar formulários de dados.

Por fim, terá de executar projectos reais, baseados na indústria, utilizando o CloudLab nos domínios da banca, das telecomunicações, das redes sociais, dos seguros e do comércio eletrónico.

O curso Big Data Hadoop and Spark Developer é fornecido pelo ILX Group.

Detalhes do curso online Big Data Hadoop and Spark Developer
  • 12 meses de acesso online ao curso de e-learning*
  • Este curso deve levar aproximadamente 15 horas para ser concluído
  • 16 aulas
  • Curso gratuito incluído - Apache Kafka
  • Curso gratuito incluído - Core Java
  • 5 projectos reais da indústria
  • Dois exames simulados oficiais

*Todos os recursos disponíveis para o curso estão no menu Recursos dentro do curso. Não é fornecida uma cópia descarregável do conteúdo do eLearning. O PDF do Guia do Utilizador contém uma transcrição da narração do curso.

FORMATO E CARACTERÍSTICAS DO CURSO ONLINE
  • Não existe um exame disponível, mas é necessário completar 85% do curso e realizar um teste de simulação, com uma classificação mínima de 60%, para obter um certificado.

Localização

Online

Individual price

Access duration of the course

1 ano

Idioma

Inglês

Objectives

No final do curso, será capaz de compreender:

  • Os diferentes componentes do ecossistema Hadoop, como Hadoop 2.7, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume e Apache Spark
  • Sistema de ficheiros distribuídos Hadoop (HDFS) e arquitetura YARN
  • MapReduce e suas caraterísticas e assimilação de conceitos avançados de MapReduce
  • Diferentes tipos de formatos de ficheiros, esquema Avro, utilização do Avro com o Hive e evolução do Sqoop e do esquema
  • Flume, arquitetura do Flume, fontes, sumidouros do Flume, canais e configurações do Flume
  • HBase, a sua arquitetura e armazenamento de dados, e aprender a diferença entre HBase e RDBMS
  • Conjuntos de dados de distribuição resiliente (RDD) em pormenor
  • Os casos de utilização comuns do Spark e vários algoritmos interactivos

Também será capaz de

  • Ingerir dados usando Sqoop e Flume
  • Criar bases de dados e tabelas em Hive e Impala, compreender HBase e utilizar Hive e Impala para particionamento
  • Obter um conhecimento prático do Pig e dos seus componentes
  • Fazer programação funcional em Spark, e implementar e construir aplicações Spark
  • Obter uma compreensão aprofundada do processamento paralelo no Spark e das técnicas de otimização Spark RDD
  • Criar, transformar e consultar quadros de dados com o Spark SQL

Who it is aimed at

As oportunidades de carreira em Big Data estão a aumentar e o Hadoop está a tornar-se rapidamente uma tecnologia obrigatória na arquitetura de Big Data. O treinamento em Big Data é adequado para profissionais de TI, gerenciamento de dados e análise, incluindo:

  • Programadores e arquitectos de software
  • Profissionais de análise
  • Profissionais sénior de TI
  • Profissionais de testes e de mainframe
  • Profissionais de gestão de dados
  • Profissionais de Business Intelligence
  • Gestores de projectos
  • Aspirantes a cientistas de dados
  • Licenciados que pretendem construir uma carreira na análise de grandes volumes de dados

Contents

O curso abrange os seguintes tópicos:

  • Introdução ao curso
  • Lição 1 - Introdução ao big data e ao ecossistema Hadoop
  • Lição2 - HDFS e YARN
  • Lição3 - MapReduce e Sqoop
  • Lição 4 - Noções básicas de Hive e Impala
  • Lição5 - Trabalhando com Hive e Impala
  • Lição 6 - Tipos de formatos de dados
  • Lição 7 - Conceito avançado de Hive e particionamento de arquivos de dados
  • Lição 8 - Apache Flume e HBase
  • Lição9 - Pig
  • Lição 10 - Noções básicas de Apache Spark
  • Lição11 - RDDs no Spark
  • Lição 12 - Implementação de aplicações Spark
  • Lição 13 - Processamento paralelo do Spark
  • Lição 14 - Técnicas de otimização de RDDs em Spark
  • Lição 15 - Algoritmo Spark
  • Lição 16 - Spark SQL
  • CURSO GRATUITO - Apache Kafka
  • CURSO GRATUITO - Core Java

Prerequisites

Não existem pré-requisitos para este curso. No entanto, é vantajoso ter alguns conhecimentos de Core Java e SQL. Oferecemos um curso online gratuito de ritmo próprio"Java essentials for Hadoop" se precisar de aperfeiçoar os seus conhecimentos de Core Java.

Teacher language

Inglês

Material course language

Inglês
Preguntas Frecuentes

A data de ativação do pacote pode ser selecionada durante o processo de compra no nosso site. Os dias de acesso ao curso, indicados no título do produto, serão calculados a partir da data selecionada. O pagamento deve ser concluído antes da data de ativação.

30 dias ou 1 ano devem ser considerados como o período, ou seja, os dias, durante os quais é possível aceder aos cursos de formação adquiridos na nossa plataforma de e-learning. Estes períodos começam na data de ativação selecionada durante o processo de compra no nosso webiste. A data de ativação pode ser escolhida e selecionada no prazo de 30 dias a partir da data de compra. Se precisar de mais flexibilidade, não hesite em contactar-nos.  

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Com a compra de pacotes de e-learning com 30 dias e 1 ano de duração, o exame não tem de ser obrigatoriamente efectuado dentro da data de encerramento da conta na plataforma de e-learning. A validade do código do voucher de exame é de 12 meses a partir da data de emissão.

Durante o processo de compra é possível registar dados e detalhes de cada participante.