Big Data Fundamentals Eğitimi

Ön Kayıt ve Fiyat Bilgi Formu



Tarih ve lokasyonlar


Bu eğitimi özel sınıf olarak kendi kurumunuzda talep edebilirsiniz.
Lütfen bizimle iletişime geçin:


info@bilginc.com

+90 212 282 7700

Talep Formu
Eğitim Tipi ve Süresi

1 Day ILT    

Big Data Fundamentals

Büyük veri, İş Zekası ve analitik alanında çok tartışılan bir konudur. Yine de gelişiminin ilk safhalarında olmasına rağmen oldukça da karmaşıktır. Gerçek iş değeri sunan başarılı büyük veri projeleri, birden çok tanımla ve hızla değişen teknolojilerle mücadele etmektedir. Büyük veri yatırımınızdan iyi bir getiri elde edebilmek için verileri ve teknolojileri keşfetmeden önce amaca, kişilere ve sürece odaklanan bir strateji gerekir. Strateji, büyük verinin var olan iş zekası ve analitik ortamını bozmaktan ziyade desteklemesini sağlayacak bir planlama ve mimariye imkan tanır. Büyük veri ile başarıya hazırlanabilmek için tüm parçaları ve bu parçaların birbirine nasıl uyduğunu anlayarak işe başlayın.

 

Neler Öğreneceksiniz

  • Büyük verinin genel tanımları ve her bir tanımın olası sonucu
  • Büyük verinin temel özellikleri ve boyutun neden ilk beş arasında olmadığı
  • “Yapılandırılmamış” verilerde bulunabilecek yapılar
  • Büyük veri kaynaklarının türleri - yayın verileri, sosyal veriler, sensör verileri, vb.
  • Büyük veriler için değer fırsatları ve ortak uygulamalar
  • Büyük verileri dahil etmek amacıyla mimarileri, kuruluşları ve kültürleri benimserken değerlendirilecek hususlar
  • Büyük veri süreçlerinin, araçlarının ve teknolojilerinin kapsamı

 

Kimler Katılmalı

İş ve veri analistleri; İş zekası ve analitiği program ve proje yöneticileri; İş zekası ve veri ambarı mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri; büyük verilerle çalışmaya başlayan veri yönetişimi ve veri kalitesi profesyonelleri; büyük veri fenomeninin fırsatlarını, zorluklarını ve realitesini öğrenmek isteyen herkes.

 

Eğitim İçeriği

1.Big Data Basics

What Is Big Data?
Definitions
Characteristics (3 V’s plus 2)
Types of Big Data

  • Why Big Data Analytics – Extending Advanced Analytics Capabilities

  • ​Big Data Use Cases


Customer Understanding and Targeting
Business Process Optimization
Healthcare Advances
Law Enforcement and Public Safety
Sports Performance Improvement
Public Transportation and Infrastructure Advances

  • Why Big Data Now? – The Driving Forces

  • Kinds of Big Data – Data Variety

  • Sources of Big Data


Web and Social Media
Machine to Machine
Other Sources (Big Transaction Data, Biometrics, Human Generated Data,
Publicly Available Data, Legacy Documents)

  • Working with Big Data – The Big Picture


2. Big Data Processes

  • Business Case


Business Needs and Opportunities
Areas of Insight
Expected Outcomes
Business Value Projection

  • Technical Case – Big Data Rationale

  • Data Sourcing – Getting Big Data

  • Data Preparation and Storage


Data Selection
Data Cleansing
Data Integration
Data Reduction

  • Big Data Analytics


Problem Framing
Analytic Purpose
Analytic Modeling
Data Visualization

3. Big Data Architecture

  •  The Role of Architecture


What and why
  • Data Architecture


Data Storage
Data Access
Data Analysis
Data Consumption

  • Process Architecture


Data Governance Processes
Data Integration and Quality

  • Analytics Architecture


Machine Learning
Predictive Analytics
Prescriptive Analytics
Descriptive Analytics
Reporting

  • Technology Architecture


Search and Visualization
Data Management and Data Access
Hadoop and NoSQL


4. Big Data Technology

  • The Technology Landscape – Overview

  • Infrastructure


Databases
Development and Deployment Environment

  • Analytics – Data Analysis

  • Data Sources – Big Data Providers

  • The Core Technologies


​MapReduce
Hadoop

 5.Getting Started with Big Data

Readiness Assessment – Check Your Position
Planning and Preparation – Charting the Course
Execution – Navigating the Course
Post-Project Activities – At the Destination
Best Practices – Lessons Learned
Mistakes to Avoid – More Lessons Learned

6. Summary and Conclusion

Summary of Key Points – A Quick Review
References and Resources – To Learn More



Eğitim içeriğini PDF olarak indir

Eğitim Sağlayıcı ve Kategori

Big Data  » Popular Courses Eğitimler
TDWI  » Popular Courses Eğitimler