Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Big Data Ekosistemine Giriş
- Büyük veri teknolojileri ve mimarilerinin genel bakışını ele aldık.
- Tam lot işleme vs. gerçek zamanlı işleme
- Ölçeklenebilirlik için veri depolama stratejileri
Apache Spark ile Gelişmiş Veri İşleme
- Spark işlerini performans açısından optimize etme
- Gelişmiş dönüşümler ve eylemler
- Yapılandırılmış akış işlemede çalışma
Machine Learning Ölçeğinde Çalışma
- Dağıtık model eğitim teknikleri
- Büyük veri kümelerinde hiperparametre ayarlaması
- Yapılandırılmış akış işlemede çalışma
Deep Learning için Big Data
- TensorFlow ve PyTorch'ü Spark ile tümleştirme
- Dağıtık derin öğrenme eğitim pipeline'ları
- Görüntü, metin ve zaman serisi analizinde senaryolar
Gerçek Zamanlı Analitik ve Veri Akışı
- Akış verilerini alma için Apache Kafka
- Akış işlemeramework'ları
- Gerçek zamanlı sistemlerde izleme ve uyarılar
Data Governance, Güvenlik ve Etik Düzenlemeleri
- Veri gizliliği ve uyumluluğu gereksinimleri
- Büyük veri sistemlerinde Access kontrol ve şifreleme
- Küçük ölçekli analitikte etik dikkat edilmesi gereken noktalar
Big Data ile Business Intelligence'in Entegrasyonu
- Büyüklük öngörümleri ve panel oluşturmak için büyük veriler
- Orta ölçekli veri pipeline'larını BI araçlarına bağlama
- Gelişmiş analitik ile iş sonuçları yönlendirme
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Güçlü veri analizi ve istatistiksel modelleme kavramları anlayışı
- Python, R veya Scala gibi veri işleme araçları ve programlama dilleri deneyimi
- Zookeeper veya Spark gibi dağıtılmış hesaplama çerçevelerine aşina olma
Kitle
- Büyüklükteki veri işleme ve tahmine dayalı analizleri tamamlayan veri bilimciler
- Gelişmiş analitik iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak için çalışan üst düzey analistler
- Yenilikçi veri tabanlı çözümlere odaklanan R&D profesyonelleri
42 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (5)
Eğitim sırasında pratik örnekler, programın nasıl çalıştığını gerçek anlamda hissetmemizi sağladı. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl bağlandığına dair bütünleşik bir bakış提供了翻译，但需要调整以符合目标语言的自然表达和指导原则： 实际操作的例子让我们真正感受到了程序是如何工作的。详细的解释和理论概念与实际应用的结合。 根据要求，以下是土耳其语翻译： Pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Detaylı açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğunu gösterdi. 为了符合指南，特别是确保文本流畅自然，并保持结构完整，以下是最终翻译： Eğitim sırasında pratik örnekler sayesinde programın nasıl çalıştığına gerçek bir şekilde ulaştık. Teknik açıklamalar ve teorik kavramların pratik uygulamalara nasıl entegre olduğu hakkında ayrıntılı bilgi sağlandı. 请注意，我将内容调整为符合土耳其语的自然表达，并确保了文本的流畅性和概念连贯性。
Ian - Archeoworks Inc.
Eğitim - ArcGIS Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi
Tutardığı tüm konular ve örnekler dahil. Ayrıca bu konuların günlük işimizde nasıl yararlı olduğunu açıkladı.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Eğitim - QGIS for Geographic Information System
Yapay Zeka Çevirisi
Pablo'nun tarzını beğendim, rapor tasarımı, HTML ile özelleştirme ile basit ML algoritmalarının uygulanmasına kadar birçok konuyu kapsadığı gerçeği. Teorik bilgi / egzersiz dengesi iyiydı. Pablo gerçekten ilgimi çeken tüm konuları kapladı ve sorularıma kapsamlı cevaplar verdi.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Eğitim - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Yapay Zeka Çevirisi
Spotfire'in gerçek uygulaması ve tüm temel fonksiyonları.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Eğitim - Introduction to Spotfire
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitimde en çok sevdiğim şey organizasyon ve konumdu
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Eğitim - ArcGIS for Spatial Analysis
Yapay Zeka Çevirisi
