सामग्री
- बिग डेटा मूलभूत
- आयओटी प्रोग्रामिंग आणि मोठा डेटा
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- अझर डेटा लेक ticsनालिटिक्ससह मोठ्या डेटावर प्रक्रिया करीत आहे
- मोठा डेटा आणि शिक्षण
- संगणकीय विचारसरणी आणि मोठा डेटा
- निष्कर्ष
स्रोत: डेनिसिस्मागोलोव्ह / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
टेकवे:
मोठ्या डेटा तज्ञांच्या वाढत्या मागणीसह, या विषयाबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी यापेक्षा चांगला काळ कधी नव्हता!
माहितीचे जग हे सर्व कौशल्यांच्या विविधतेबद्दल आहे. आपल्या स्वत: च्या शिस्त किंवा क्षेत्राबद्दल अधिक ज्ञान असणे महत्वाचे असू शकते आणि जितके आपल्याला माहित असेल तितके आपण आपल्या व्यावसायिक क्षितिजेचा विस्तार करू शकता.
२०१ Big मध्ये मोठ्या डेटा व्यावसायिकांना जास्त मागणी आहे, विशेषत: आपल्याला वाटेल त्यापेक्षा सक्षम एखादे शोधणे खूप कठीण आहे. सिस्कोच्या मते, 40% कंपन्यांकडे कार्य करण्यासाठी मोठा डेटा तज्ञ शोधण्यात समस्या आहेत. आपण नवशिक्या आहात किंवा तज्ञ, एक चांगला मोठा डेटा कोर्स घेतल्याने या दिवसात आपल्या कारकीर्दीची वाढ (किंवा किक-स्टार्ट) होऊ शकते.
अभ्यासक्रमांची यादी एडीएक्स कडून आली आहे, हे ऑनलाइन व्यासपीठ आहे जे जगातील शीर्ष विद्यापीठांमधून उच्च-गुणवत्तेचे अभ्यासक्रम देते. सर्वांत उत्तम? यातील बरेच अभ्यासक्रम विनामूल्य आहेत आणि शुल्कासाठी प्रमाणपत्र देतात.
बिग डेटा मूलभूत
या कोर्सच्या शिखरावर शिंपडलेल्या, हसणार्‍या सुंदर, प्रेमळ बाईची प्रतिमा तुम्ही पाहू शकता का? मोठ्या डेटा कोर्समुळे तिचे करिअर किती बदलू शकते याबद्दल ती नक्कीच विचार करीत आहे. मला हे माहित आहे की एका तथ्यासाठी. गंभीर टीपावर, या क्षेत्राबद्दल जाणून घेण्याची पहिली पायरी प्रवाह प्रक्रिया आणि डेटा खनन यासारख्या प्रचंड डेटा सेटचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या मूलभूत तंत्रापासून प्रारंभ करणे होय.
हा कोर्स आपल्याला कोणत्याही मोठ्या डेटा तज्ञांच्या व्यापाराची सर्वात मूलभूत साधने कशी वापरायची हे शिकवेल, जसे की मॅपरेड्यूस आणि आपले स्वतःचे पेजरॅंक अल्गोरिदम कसे डिझाइन करावे. बोनस सामग्रीमध्ये वेब शोधांच्या उत्क्रांतीची आणि मोठ्या डेटाच्या वयाच्या घटनेनंतर ऑनलाइन जाहिरातींचे मनोरंजक विहंगावलोकन समाविष्ट आहे. (मोठ्या डेटावरील अधिक माहितीसाठी (मोठा) डेटाचे मोठे भविष्य पहा.)
आयओटी प्रोग्रामिंग आणि मोठा डेटा
गोष्टींचे इंटरनेट आपले जग बदलत आहे, आणि हे आगामी वेब 3.0 क्रांतीचे मुख्य घटक आहे. आयओटी उपकरणे ही आपल्या दैनंदिन जीवनाचा आधीपासूनच न बदलता येणारा भाग आहेत आणि यामुळे त्यांनी निर्माण केलेल्या डेटाचे प्रमाण फक्त प्रचंड आहे हे आश्चर्य वाटण्यासारखे नाही.
आयओटी तंत्रज्ञान स्वतःच विघटनकारी आहे, परंतु जेव्हा ते मोठ्या डेटा ticsनालिटिक्समध्ये समाकलित केले जाते, तेव्हा ते व्यवसाय बुद्धिमत्तेसाठी जगातील अनेक शक्यतांचा खुलासा करते. ग्राहकांचा पाकीट वाटा वाढवण्यापासून ते परिचालन खर्च कमी करण्यापर्यंत संभाव्यता अपार आहे. आयओटीला लागू केलेला मोठा डेटा म्हणजे ते बोलत असताना मशीन्स काय म्हणत आहेत हे समजून घेणे आणि मानव आणि संगणक यांच्यातील सर्व अडथळे मोडणे. आयओटी उपकरणांद्वारे तयार केलेल्या लॉग फायलींद्वारे स्कॉरिंगच्या गुंतागुंतांबद्दल, आयओटी नेटवर्कमधील व्यवस्थापित डेटा आणि बरेच काही आपल्याला अधिक जाणून घ्यायचे असल्यास, हा अभ्यासक्रम पहा.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
अझर डेटा लेक ticsनालिटिक्ससह मोठ्या डेटावर प्रक्रिया करीत आहे
डेटा सरोवरे अशी स्थाने आहेत जिथे मोठ्या प्रमाणात संरचित आणि अप्रचलित डेटा त्यांच्या मूळ स्वरूपनात संग्रहित केला जातो. तंत्रज्ञानाच्या काही दिग्गजांकडून (जसे की आणि गूगल) प्राधान्य दिले जाणारे समाधान, डेटा लेक वाचण्यासाठी स्कीमा, अमर्यादित जागा आणि फाईलच्या आकारावरील निर्बंध यासारख्या ठराविक डेटा गोदामांवर चांगला फायदा देते. अझर डेटा लेक ही मायक्रोसॉफ्टद्वारे कंपन्यांना पुरविली जाणारी एकात्मिक ticsनालिटिक्स सेवा आहे आणि यामुळे आधुनिक प्रतीच्या गुणवत्तेचे प्रतिनिधित्व होते.
मास्टरिंग ureशर डेटा लेक ticsनालिटिक्स अझरर क्लाउडची संपूर्ण शक्ती वापरुन मोठ्या डेटा प्रक्रियेचे व्यवस्थापन सुलभ करते. हा कोर्स आपल्याला नवीन यू-एसक्यूएल प्रक्रिया भाषा वापरुन कोणत्याही आकाराच्या संरचित आणि अप्रचलित डेटाचे विश्लेषण कसे करावे हे शिकवते. सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे हा अभ्यासक्रम बिग डेटा मधील मायक्रोसॉफ्ट प्रोफेशनल प्रोग्राम सर्टिफिकेटचा देखील एक भाग आहे, ज्यामुळे आपण आपल्या रेझ्युमेमध्ये एक उपयुक्त बॅज जोडू शकता.
मोठा डेटा आणि शिक्षण
धड्यांच्या दरम्यान प्रेरणा आणि लक्ष सुधारण्यासाठी विद्यार्थ्यांचे बायोमेट्रिक सिग्नल वापरण्यासारख्या अधिक भावी अनुप्रयोगांवर कृतीशील अंतर्दृष्टीद्वारे निर्णय प्रक्रिया सुलभ करण्यापासून, सर्व स्तरांवर शिक्षणामध्ये सुधारण्यासाठी मोठा डेटा वापरला जाऊ शकतो. बिग डेटा तंत्रज्ञान डिजिटल क्लासरूमची उत्क्रांती चालवत आहे आणि नवीन, आश्चर्यकारकपणे प्रगत शैक्षणिक मॉडेल्सच्या उदयास समर्थन देत आहे.
आपण वीट-आणि-मोर्टार डेटा विश्लेषक किंवा ई-लर्निंग तज्ञ असलात, शैक्षणिक जगातील मोठ्या डेटाचे व्यवस्थापन आणि विश्लेषण कसे करावे हे समजून घेणे आपल्याला आपल्या तोलामोलाचा एक उत्कृष्ट किनारा प्रदान करू शकेल. हा कोर्स आपल्याला शैक्षणिक डेटा खाण आणि समजून घेण्यासाठी वापरलेली मूलभूत रणनीती तसेच सध्या या क्षेत्रातील संशोधकांद्वारे वापरल्या जाणार्‍या मुख्य मॉडेलची सामर्थ्य आणि कमकुवतता शिकवेल. (डेटा विश्लेषक असण्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, जॉब रोलः डेटा विश्लेषक पहा.)
संगणकीय विचारसरणी आणि मोठा डेटा
या परिस्थितीची कल्पना करण्याचा प्रयत्न करा. आपण कारखाना चालवता, परंतु आपले सर्व कर्मचारी परदेशी लोक आहेत जे आपली भाषा बोलत नाहीत.आता अशी कल्पना करण्याचा प्रयत्न करा की आपल्याला त्यांच्यासाठी एक अत्यंत जटिल कार्य करण्याची आवश्यकता आहे ज्यासाठी त्यांना अत्यंत जटिल सूचनांचा संच समजणे आवश्यक आहे. गोंधळासारखे वाटते, नाही का? बरं, जेव्हा प्रत्येक वेळी एखादी माणूस संगणकाची भाषा न समजता एखाद्या नाजूक ऑपरेशनसाठी प्रयत्न करण्याचा प्रयत्न करतो तेव्हा असेच होते. संगणकीय विचारसरणी ही एक तंत्र आहे जी संगणकांना कदाचित समजेल अशा भाषेद्वारे समस्या तयार करण्यासाठी आणि निराकरण करण्यासाठी वापरली जाते.
कॉम्प्यूटेशनल थिंकिंग आणि बिग डेटा कोर्स आपल्याला अमूर्तता, अल्गोरिदम विचार आणि विघटन यासारख्या मूलभूत संकल्पना शिकून डेटा विज्ञानमध्ये हे आश्चर्यकारकपणे उपयुक्त कौशल्य कसे वापरावे हे शिकवते. आपल्या परदेशी कर्मचार्‍यांची भाषा शिकण्याऐवजी सर्वांना आपले बोलणे भाग पाडण्याऐवजी कोर्स घेण्यासारखे!
निष्कर्ष
मोठ्या डेटा लँडस्केपबद्दल आपले ज्ञान वाढविणे आपल्याला व्यवसायातील चांगले निर्णय घेण्यात मदत करेल आणि गर्दीतून उभे राहण्यासाठी एक स्पर्धात्मक किनार मिळवा. आपण मोठ्या डेटा विश्लेषणाच्या जगामध्ये जाऊ इच्छित असल्यास, हे कोर्स रस्त्यावर आपल्याला मार्गदर्शन करतात.
या लेखात संबद्ध दुवे आहेत.