Big Data Engineer Bootcamp
1.650,00 EUR
- 100 hours
Ce Big Data Engineer Bootcamp, en collaboration avec IBM, propose une formation sur les compétences concurrentielles requises pour une carrière enrichissante dans l'ingénierie des données. Vous apprendrez à maîtriser le cadre de données étendu Hadoop, à exploiter les fonctionnalités d'Apache Spark avec Python, à simplifier les lignes de données avec Apache Kafka et à utiliser l'outil de gestion de base de données open-source MongoDB pour stocker des données dans des environnements big data.
Caractéristiques principales
Cours et matériel en anglais
Niveau débutant - avancé pour les aspirants professionnels
62 heures de contenu vidéo d'apprentissage en ligne (auto-rythmé)
Accès d'un an avec recommandation de 100 heures de temps d'étude
Certificats reconnus par l'industrie délivrés par IBM (pour les cours IBM)
Des projets concrets offrant une formation pratique en milieu industriel
Plus de 30 compétences recherchées
Certification pour chaque cours et certification Bootcamp à l'achèvement
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce bootcamp d'ingénieur en Big Data, vous serez capable de :
Écosystème Hadoop
Acquérez une compréhension approfondie des cadres flexibles et polyvalents dans l'écosystème Hadoop, tels que Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume et Yarn
Maîtriser les outils et les compétences
comme la création de modèles de données, les interfaces de bases de données, l'architecture avancée, Spark, Scala, RDD, SparkSQL, Spark Streaming, Spark ML, GraphX, Sqoop, Flume, Pig, Hive, Impala et l'architecture Kafka
Comprendre comment modéliser des données
Effectuer l'ingestion, répliquer les données et fragmenter les données en utilisant le système de gestion de base de données NoSQL MongoDB
Infrastructure d'analyse
Acquérez une expertise dans la création et la maintenance d'infrastructures analytiques et prenez en charge le développement, le déploiement, la maintenance et la surveillance des composants de l'architecture
Améliorer l'entreprise
Obtenez des perspectives sur la manière d'améliorer la productivité de l'entreprise en traitant de grandes quantités de données sur des plateformes capables de gérer leur volume, leur vitesse, leur variété et leur véracité
Apprenez Kafka
Découvrez comment Kafka est utilisé dans le monde réel, y compris son architecture et ses composants, obtenez une expérience pratique en connectant Kafka à Spark, et travaillez avec Kafka Connect
Amazon EMR
Comprendre comment utiliser Amazon EMR pour traiter des données à l'aide des outils de l'écosystème Hadoop
Parcours d'apprentissage
Big Data pour l'ingénierie des données
Cours 1
Développeur Big Data Hadoop et Spark
Plat 2
Formation PySpark
Cours 3
Apache Kafka
Cours 4
Développeur et administrateur MongoDB
Cours 5
Fondamentaux techniques d'AWS
Cours 6
Formation à la certification AWS Big Data
Plat 7
Projet de synthèse sur les mégadonnées
Cours 8
Cours à option
Cours à option
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
est idéal pour les personnes qui souhaitent faire carrière dans l'ingénierie des données et travailler avec des systèmes de données à grande échelle. Les groupes de personnes suivants devraient envisager de s'inscrire :
Aspirants ingénieurs de données
Développeurs et Ingénieurs Logiciels
Administrateurs de bases de données (DBA)
Analystes de données & professionnels en BI
Passionnés de science des données & IA
Étudiants en programmes de licence/maitrise
Déclarations
Licence et accréditation
Le Bootcamp d'Ingénieur en Big Data est proposé par Simplilearn conformément à l'Accord de Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
Simplilearn ne fournit pas de logements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale quelconque des étudiants. Il est conseillé aux candidats de contacter l'AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Prérequis
There is no formal requirement to enroll the program. However it is advisable to have some:
Connaissances en programmation:
- La maîtrise d'au moins un langage de programmation tel que Python, Java, Scala, ou R est souvent exigée.
- La familiarité avec les scripts et les outils d'automatisation peut être un atout.
Connaissances de base en bases de données:
- Compréhension du SQL, des bases de données relationnelles et des concepts tels que la modélisation des données et la normalisation des données.
Statistiques et mathématiques de base:
- La compréhension des statistiques de base, de la probabilité et de l'algèbre linéaire est essentielle pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique.
Foire aux questions
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