קורס Big Data

כל הקורסים ניתנים לשינוי בהתאם לצורכי הלקוח וסילבוס סופי יקבע לאחר שיחת איפיון מקצועית

דרישות קדם

  • רקע קודם בפיתוח תוכנה
  • הכרות עם SQL ומסדי נתונים
  • הכרות עם MongoDB

קהל היעד

  • בוגרים המעוניינים להשתלב בתחום ה DATA
  • אנשי BI ואנשים העוסקים בתחומי ה DATA וניתוח נתונים
  • מפתחי תוכנה

פרטים נוספים

  • 40 שעות אקדמאיות.
  • הקורס מועבר בZOOM או פרונטאלי בבית הלקוח.
  • פרטי הקורס ניתנים לשינוי והתאמה.

למה

קורס Big Data

?

קורס Big Data מקיף המתמקד ב-Hadoop וב-Spark ומכשיר אנשי מקצוע המעוניינים להשתמש בטכנולוגיות העדכניות ביותר. הקורס מכסה את Hadoop כולל האקוסיסטם המקיף אותה, ומקנה שליטה ב-HDFS, MapReduce ו-YARN, וApache Spark לניתוח בזמן אמת ולמידת מכונה. באופן הדרגתי, נלמד על הדמיית נתונים, למידת מכונה, על מנת להיות מסוגלים לייצר תובנות חשובות ופתרונות מונעי נתונים עבור עסקים. קורס זה בוחן את אופני קליטת הנתונים של Hadoop, האחסון והעיבוד שלהם, תוך שימוש ב-Spark לניתוח בזמן אמת. הקורס נותן לתלמידים ניסיון מעשי ביצירת וניהול משימות MapReduce ו-Spark יעילות, מימוש אפליקציות Big Data מגוונות, ועוד.

בתוך התחום הרחב הזה של ביג דאטה, המשתנה ומתפתח כל הזמן, הקורס יספק לבוגריו את הכלים והמיומנויות הדרושות על מנת להישאר תמיד בחזית החידושים ולהיות מסוגלים לתת מענה לאתגרים מורכבים.

רוצה להצטרף אלינו?

למה מתאים
הקורס

נושאים עיקריים בקורס:

What is Big Data and its characteristics

 

Introduction to Hadoop ecosystem and its components (HDFS, MapReduce, YARN)

 

Understanding the challenges of traditional data processing methods

 

Use cases of Hadoop in real-world scenarios

 

Understanding the architecture and design principles of HDFS

יסודות Big Data

בחלקו הראשון של הקורס, נצלול לתוך העולם הנרחב של ביג דאטה, תוך הבנת המאפיינים הייחודיים של הנושא ותפקידה המכריע של האקוסיסטם של Hadoop בתוך עולם זה. נחקור את האתגרים המוצבים על ידי דרכי עיבוד נתונים מסורתיות ואת האופן בו Hadoop מספקת את הפתרון עבורם. המסע שלנו יכלול היכרות יסודות עם קומפוננטות כמו HDFS, MapReduce, Yarn והפנמת עקרונות העבודה איתם. נלמד על distributions שונים של Hadoop על כל הפיצ'רים והיישומים השונים שלהם. בנוסף, נצלול לתוך הארכיטקטורה של HDFS תוך מיקוד ב data replication, fault tolerance ו management. לבסוף, נתרגל מעשית את הפרדיגמה של MapReduce, החל מכתיבת jobs בסיסיים ועל לאופטימיזציה שלהם.

 

פיצ'רים מתקדמים של Hadoop

בחלק השני של הקורס נתמקד בטכניקות של data ingestion ובשימוש בכלים כמו Sqoop ו Flume, תוך עיבוד נתונים עם Hive ועם Apache Storm. נעשה היכרות עם Apache Kafka עבור streaming ונחקור את Apache Spark ככלי לעיבוד נתונים in-memory. שלב זה של הקורס יכלול גם תובנות מעניינות לתוך planning ו deploying של cluster, תוך ניהול משאבים עם Yarn ואיפשור זמינות ובטיחות ברמה גבוהה. כמו כן נשכלל את יכולות ה NoSQL שלנו דרך למידה על HBase, Cassandra וכמובן MongoDB.

 

עיבוד מתקדם של Big Data

השלב השלישי של הקורס לוקח אותנו עמוק יותר לתוך האקוסיסטם של Hadoop, תוך היכרות עם Apache Pig ל scripting ואוטומציה של משימות עיבוד נתונים, ועם Hive על מנת לרכוש יכולות של warehousing ו SQL-like querying. נלמד איך לכתוב סקריפטים יעילים של Pig Latin, נרחיב את ההיכרות שלנו עם מודלים של Hive ונערוך אופטימיזציות של Hive queries. בנוסף, נחקור פרויקטים מגוונים של Apache Hadoop כמו Mahout עבור למידת מכונה, ZooKeeper עבור distributed coordination, או כלים אינטיגרטיבים כמו Oozie ל workflow scheduling או Sqoop לדאטהבייסים רלציוניים. בתום שלב זה של הקורס נהיה מוכנים לקחת על עצמנו אתגרי ביג דאטה מורכבים משמעותית יותר ממה שנגענו בו עד עכשיו.

 

למידת מכונה ו Big Data

בשלב הרביעי של הקורס נחקור את ההצטלבות בין למידת מכונה לבין אנליטיקות של ביג דאטה. נלמד אלגוריתמים פופולריים של למידת מכונה ונכיר את האופן בו הם מיושמים בהקשר של Apache Mahout או Spark MLlib. משתתפי הקורס ירכשו תובנות על model evaluation ועל tuning בהקשר של distributed environemnt. כמו כן נבין את הארכטיקטורה של Apache Spark יותר מבפנים, ונפתח את מכסה המנוע של RDD ושל טכניקות אופטימיזציה שימושיות. בסיכומו של שלב זה, נקדיש מבט מעמיק ל Spark SQL על מנת לדעת איך לעבוד עם DataFrames כדי ליישם חלק מהעקרונות התאורטיים החשובים שלמדנו ולצייד את משתתפי הקורס עם היכולת להפגיש בין למידת מכונה לבין ביג דאטה.

 

כלים מתקדמים של Big Data ופרויקט מסכם

לקראת סיכום הקורס, נלמד על Spark Streaming עבור real-time data processing ועל אופרציות של DStream. נכיר אלמנטים מתקדמים כמו windowed computations ונשלב בין Spark Streaming לבין Apache Kafka. שלב זה יהיה חיוני על מנת ליישם בזמן אמת את סוגי האנליטיקות שלמדנו. לבסוף, ניקח חלק בפרויקט ביג דאטה מורכב, שנרים ביחד מקצה לקצה, תוך תירגול כל העקרונות שפגשנו לאורך הקורס. לקינוח, נכיר את המגמות העתידיות והחידושים הצפויים בתחום, כך שבוגרי הקורס יוכלו להגיע לכל ריאיון עבודה רלוונטי מוכנים ומזומנים עם ידע נרחב ויכולות מעשיות ראויות.

 

Azure Infrastructure Operations

אנגולר 9 היא הגרסה העדכנית ביותר של של ה Framework של Google לבניית יישומים מורכבים בדפדפן . גרסה מתקדמת זו מספקת את כל הדרוש לבניית צד הלקוח (Front End) בצורה מהירה, עם ניהול זיכרון חכם, ניהול נתונים, שירותי Http, עבודה עם טפסים ועוד. בקורס זה נלמד את כל היכולות המתקדמות של הספרייה, החל מנושאים כלליים כגון תכנון ארכיטקטורת מערכת Web בעידן המודרני, בניית פקדים בסיסיים ומתקדמים ע״י מימוש מודל MVVM, תקשורת בין פקדים, עבודה עם טפסים חכמים, תקשורת אסינכרונית ועבודה מול השרת, ועד אפליקציות מבוססות Single Page Applications. (לסילבוס מפורט – ראה בהמשך) בהתאם למתכונת Extreme70, הקורס מועבר כמעבדה מתקדמת וכולל גם פרוייקט גמר.

לאיזה תפקידים נדרש הידע של הקורס?

כלים בשימוש בקורס

Data Visualization Developer

תפקידו של מפתח ויזואליזציה של נתונים הוא להפוך את המידע המורכב לגרפיקה,  תרשימים וטבלאות כך שיהיו קלים להבנה ולניווט.

Data Scientist

מתמחה בניתוח ובהבנת נתונים מורכבים על מנת להפיק מתוכם תובנות ומידע שיכולים לתמוך בקבלת החלטות ובמערכות קבלת החלטות מבוססות נתונים.

הקורסים כוללים

אפשרות להקלטה
של כל
הקורסים

ליווי שוטף של הקבוצה על ידי המדריך + תמיכה לאורך כל ההכשרה

התאמה אישית של הצרכים בהתאם לצורכי ההכשרה

לאיזה תפקידים נדרש הידע של הקורס?

Cloud Architect

לורם איפסום דולור סיט אמט, קונסקטורר אדיפיסינג אלית לפרומי בלוף קינץ תתיח לרעח. לת צשחמי צש בליא, מנסוטו צמלח לביקו ננבי, צמוקו בלוקריה.

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

Cloud Architect

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

Cloud Architect

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

Cloud Architect

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

Cloud Architect

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

Cloud Architect

Does System Design and architects infrastructure on Cloud. Plays key role between software team and customers. Implements Agile and DevOps Methodologies in the team.

כלים בשימוש בקורס

אתם שואלים
אנחנו עונים

הקורסים שלנו מועברים בדרך שנוחה לכם – פרונטלי בבית הלקוח, בכיתה פיזית מטעם codePro ברחבי הארץ, או בבית הלקוח.

כן, הסילבוס הסופי של הקורס יוצג לאחר שיחה עם יועץ מבית codePro, הכרת הלקוח וצרכי הלקוח, והתאמה אישית של הקורס עבור מטרות הלקוח ואופי הקבוצה.

בלמידה והטמעת טכנולוגיה חדשה אנחנו מאמינים בעבודה בידיים, לכן גם במהלך הקורס וגם בשעות הפנאי יש המון תרגולים לביצוע.

סגל הדרכה שלנו מגוון ומורכב מהמרצים הטובים בישראל.

המרצים שלנו בעלי ניסיון רב בהדרכה, וכמובן בעלי ניסיון מתאים מהתעשייה לסוג ההכשרה הספציפי.

לפני התחלת הקורס תוכלו לשוחח עם המרצה ולהתרשם ממנו, ונוכל גם להציג לכם את הקו"ח והניסיון הרלוונטי של המרצה לתחום ההדרכה.

קורסים נוספים

קורס Data Science

קורס נגישות אתרי אינטרנט

קורס תכנות AI עם Python

קורס פיתוח משחקי מחשב עם Unity

קורס Kubernetes

מעוניינים בפרטים נוספים?
צרו קשר לייעוץ ראשוני ללא עלות

מעוניינים בפרטים נוספים?

דילוג לתוכן