Big Data Engineer Bootcamp

Het Big Data Engineer-programma (met IBM) traint je in Hadoop, Spark (Python), Kafka en MongoDB voor een succesvolle carrière in data-engineering en big data-omgevingen.

Dit masterprogramma Big Data Engineer, in samenwerking met IBM, biedt training in de competitieve vaardigheden die nodig zijn voor een lonende carrière in data-engineering. Je leert het uitgebreide dataframework Hadoop beheersen, de functionaliteit van Apache Spark met Python benutten, datalijnen vereenvoudigen met Apache Kafka en de open-source databasemanagementtool MongoDB gebruiken om data op te slaan in big data-omgevingen.

Doelgroep

Voor wie is dit programma bedoeld?

Een vooraanstaande data-engineer bouwt en onderhoudt datastructuren en -architecturen voor data-ingest, -verwerking en -implementatie voor grootschalige, data-intensieve applicaties. Het is een veelbelovende carrière voor zowel nieuwe als ervaren professionals met een passie voor data, waaronder:

• IT-professionals
• Bank- en financiële professionals
• Databasebeheerders
• Beginners op het gebied van data-engineering
• Studenten in UG/PG-programma's

Leerdoelen

Programmaresultaten

Aan het einde van deze BIG DATA ENGINEER Bootcamp kun je:

• Een diepgaand inzicht verwerven in de flexibele en veelzijdige frameworks in het Hadoop-ecosysteem, zoals Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume en Yarn
• Beheers tools en vaardigheden zoals het maken van datamodellen, database-interfaces, geavanceerde architectuur, Spark, Scala, RDD, SparkSQL, Spark Streaming, Spark ML, GraphX, Sqoop, Flume, Pig, Hive, Impala en Kafka-architectuur
• Begrijp hoe je data modelleert, invoert, repliceert en shardt met behulp van het NoSQL-databasebeheersysteem MongoDB
• Doe expertise op in het creëren en onderhouden van een analytische infrastructuur en word verantwoordelijk voor de ontwikkeling, implementatie, het onderhoud en de monitoring van architectuurcomponenten
• Krijg inzicht in hoe u de bedrijfsproductiviteit kunt verbeteren door big data te verwerken op platforms die de omvang, snelheid, verscheidenheid en betrouwbaarheid ervan aankunnen
• Leer hoe Kafka in de praktijk wordt gebruikt, inclusief de architectuur en componenten, doe praktische ervaring op met het koppelen van Kafka aan Spark en werk met Kafka Connect
• Begrijp hoe u Amazon EMR kunt gebruiken voor het verwerken van data met behulp van Hadoop-ecosysteemtools

Cursusinhoud

Leertraject - Big Data Engineer

1. Big Data voor data-engineering (1 uur)

In deze inleidende cursus van IBM leer je de basisbegrippen en terminologie van big data en de praktische toepassingen ervan in verschillende sectoren. Je krijgt inzicht in hoe je de bedrijfsproductiviteit kunt verbeteren door grote hoeveelheden gegevens te verwerken en waardevolle informatie te extraheren.

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijpen wat big data is, de bronnen van big data en praktijkvoorbeelden
• Het cruciale verschil tussen big data en datawetenschap leren
• Het gebruik van big data voor operationele analyse en betere klantenservice onder de knie krijgen
• Kennis opdoen over het ecosysteem van big data en het Hadoop-framework.

Cursusprogramma

• Les 1 - Wat is big data?
• Les 2 - Big data: meer dan een hype
• Les 3 - Big data en datawetenschap
• Les 4 - Praktijkvoorbeelden
• Les 5 - Big data verwerken

2. Big Data Hadoop en Spark-ontwikkelaar

De Big Data Hadoop-training van AVC helpt u big data en Hadoop-ecosysteemtools zoals HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Impala, Pig, HBase, Spark, Flume, Sqoop en Hadoop Frameworks onder de knie te krijgen, inclusief aanvullende concepten van de levenscyclus van big data-verwerking. Tijdens deze online Hadoop-training onder leiding van een instructeur werkt u aan realtime projecten in de detailhandel, toerisme, financiën en andere domeinen. Deze uitgebreide datacursus bereidt u voor op de CCA175 Big Data-certificering van Cloudera.

Belangrijkste leerdoelen

• Leer navigeren in het Hadoop-ecosysteem en begrijp hoe u het gebruik ervan kunt optimaliseren
• Importeer gegevens met Sqoop, Flume en Kafka
• Partitionering, bucketing en indexering implementeren in Hive
• Werken met RDD in Apache Spark
• Realtime streaminggegevens verwerken
• DataFrame-bewerkingen uitvoeren in Spark met behulp van SQL-query's
• Door de gebruiker gedefinieerde functies (UDF) en door de gebruiker gedefinieerde attribuutfuncties (UDAF) implementeren in Spark

Cursusprogramma

• Les 1 - Inleiding tot big data en Hadoop
• Les 2 - Hadoop-architectuur, gedistribueerde opslag (HDFS) en YARN
• Les 3 - Gegevensopname in big data-systemen en ETL
• Les 4 - Gedistribueerde verwerking, MapReduce-framework en Pig
• Les 5 - Apache Hive
• Les 6 - NoSQL-databases HBase
• Les 7 - Basisprincipes van functioneel programmeren en Scala
• Les 8 - Apache Spark, het big data-framework van de volgende generatie
• Les 9 - Spark Core-verwerking RDD
• Les 10 - Spark SQL-verwerking van dataframes
• Les 11 - Spark MLLib, big data modelleren met Spark
• Les 12 - Streamverwerkingsframeworks en Spark Streaming
• Les 13 - Spark GraphX

3. Pyspark-training

De Pyspark-training biedt een diepgaand overzicht van Apache Spark, de open-source query-engine voor het verwerken van grote datasets, en hoe u deze kunt integreren met Python met behulp van de PySpark-interface. Deze cursus laat u zien hoe u data-intensieve applicaties kunt bouwen en implementeren terwijl u zich verdiept in high-performance machine learning. U leert hoe u Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib, Spark Streaming, HDFS, Sqoop, Flume, Spark GraphX en Kafka kunt gebruiken.

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijpen hoe u de functionaliteit van Python kunt benutten wanneer u deze implementeert in het Spark-ecosysteem
• De architectuur van Apache Spark onder de knie krijgen en leren hoe u een Python-omgeving voor Spark instelt
• Leren over verschillende technieken voor het verzamelen van gegevens, RDD's begrijpen en hoe u deze kunt vergelijken met DataFrames, leren hoe u gegevens uit bestanden en HDFS kunt lezen en hoe u met schema's kunt werken
• Uitgebreide kennis opdoen van verschillende tools die onder het Spark-ecosysteem vallen, zoals Spark SQL, Spark MlLib, Sqoop, Kafka, Flume en Spark Streaming
• Creëer en verken verschillende API's om met Spark DataFrames te werken en leer hoe u gegevens kunt aggregeren, transformeren, filteren en sorteren met DataFrames

Cursusprogramma

• Les 01 - Een korte inleiding tot Pyspark
• Les 02 - Veerkrachtige gedistribueerde datasets
• Les 03 - Veerkrachtige gedistribueerde datasets en acties
• Les 04 - DataFrames en transformaties
• Les 05 - Gegevensverwerking met Spark DataFrames

4. Apache Kafka

In deze Apache Kafka-certificeringscursus leert u de architectuur, installatie, configuratie en interfaces van Kafka open-source messaging beheersen. Met deze Kafka-training leert u de basisprincipes van Apache ZooKeeper als gecentraliseerde service en ontwikkelt u de vaardigheden om Kafka in te zetten voor realtime messaging. Deze cursus maakt deel uit van het Big Data Hadoop Architect Master's Program en wordt aanbevolen voor ontwikkelaars en analytics-professionals die hun expertise willen uitbreiden.

Belangrijkste leerdoelen

• Het belang van big data beschrijven
• De basisconcepten van Kafka beschrijven
• De architectuur van Kafka beschrijven
• Uitleggen hoe Kafka geïnstalleerd en geconfigureerd moet worden
• Uitleggen hoe Kafka gebruikt kan worden voor realtime berichtenverkeer

Cursusprogramma

• Les 1 - Aan de slag met big data en Apache Kafka
• Les 2 - Kafka-producent
• Les 3 - Kafka-consument
• Les 4 - Kafka-bewerkingen en prestatieafstemming
• Les 5 - Kafka-clusterarchitectuur en Kafka beheren
• Les 6 - Kafka-monitoring en schemaregistratie
• Les 7 - Kafka-streams en Kafka-connectoren
• Les 8 - Integratie van Kafka met Storm
• Les 9 - Kafka-integratie met Spark en Flume
• Les 10 - Admin Client en Kafka beveiligen

5. MongoDB-ontwikkelaar en -beheerder

Word een deskundige MongoDB-ontwikkelaar en -beheerder door diepgaande kennis van NoSQL op te doen en vaardigheden op het gebied van datamodellering, ingest, query's, sharding en datareplicatie onder de knie te krijgen. Deze cursus omvat praktijkgerichte projecten in de e-learning- en telecommunicatiesector. De cursus is bij uitstek geschikt voor databasebeheerders, softwareontwikkelaars, systeembeheerders en analytics-professionals.

Belangrijkste leerdoelen

• Ontwikkel expertise in het schrijven van Java- en NodeJS-applicaties met behulp van MongoDB
• Beheers de vaardigheden van replicatie en sharding van gegevens in MongoDB om de lees-/schrijfprestaties te optimaliseren
• Voer de installatie, configuratie en het onderhoud van de MongoDB-omgeving uit
• Doe praktische ervaring op met het maken en beheren van verschillende soorten indexen in MongoDB voor het uitvoeren van query's
• Sla ongestructureerde gegevens vakkundig op in MongoDB
• Ontwikkel vaardigheden voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens met behulp van MongoDB-tools
• Word vaardig in MongoDB-configuratie, back-upmethoden en monitoring- en operationele strategieën
• Verkrijg een diepgaand inzicht in het beheer van DB Notes, Replica Set en master-slave-concepten.

Cursusprogramma

• Les 1 - Inleiding tot NoSQL-databases
• Les 2 - MongoDB: een database voor het moderne web
• Les 3 - CRUD-bewerkingen in MongoDB
• Les 4 - Indexering en aggregatie
• Les 5 - Replicatie en sharding
• Les 6 - Java- en Node JS-toepassingen ontwikkelen met MongoDB
• Les 7 - Beheer van MongoDB-clusterbewerkingen

6. AWS Technical Essentials

Deze cursus AWS Technical Essentials leert u hoe u door de AWS-beheerconsole navigeert, inzicht krijgt in de beveiligingsmaatregelen, opslag- en databaseopties van AWS en expertise opdoet in webservices zoals RDS en EBS. Deze cursus, die is opgesteld in overeenstemming met de nieuwste AWS-syllabus, helpt u vaardig te worden in het identificeren en efficiënt gebruiken van AWS-services.

Belangrijkste leerdoelen

• De fundamentele concepten van het AWS-platform en cloud computing begrijpen
• AWS-concepten, terminologie, voordelen en implementatieopties identificeren om aan zakelijke vereisten te voldoen
• Implementatie- en netwerkopties in AWS identificeren

Cursusprogramma

• Les 01 - Inleiding tot cloud computing
• Les 02 - Inleiding tot AWS
• Les 03 - Opslag en levering van content
• Les 04 - Compute Services en netwerken
• Les 05 - AWS Managed Services en databases
• Les 06 - Implementatie en beheer

7. AWS Big Data-certificeringstraining

In deze AWS Big Data-certificeringscursus raakt u vertrouwd met concepten van cloud computing en de implementatiemodellen ervan, het Amazon Web Services-cloudplatform, Kinesis Analytics, AWS-services voor opslag, verwerking, analyse, visualisatie en beveiliging van big data, EMR, AWS Lambda en Glue, algoritmen voor machine learning en nog veel meer.

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijpen hoe Amazon EMR kan worden gebruikt voor het verwerken van gegevens met behulp van Hadoop-ecosysteemtools
• Begrijpen hoe Amazon Kinesis kan worden gebruikt voor big data-verwerking in realtime
• Big data analyseren en transformeren met Kinesis Streams
• Gegevens visualiseren en query's uitvoeren met Amazon QuickSight

Cursusprogramma

• Les 01 - AWS in big data - Inleiding
• Les 02 - Verzamelen
• Les 03 - Opslag
• Les 04 - Verwerking I
• Les 05 - Verwerking II
• Les 06 - Analyse I
• Les 7 - Analyse II
• Les 8 - Visualisatie
• Les 9 - Beveiliging

Big Data Capstone

Dit Big Data Capstone-project biedt u de kans om de vaardigheden die u tijdens dit programma hebt geleerd in de praktijk te brengen. U leert hoe u een realistisch, op de industrie afgestemd big data-probleem kunt oplossen via speciale mentorsessies. Dit project is de laatste stap in het leertraject en stelt u in staat om uw expertise op het gebied van big data aan toekomstige werkgevers te laten zien.

Keuzevak

• AWS Technical Essentials

In deze cursus AWS Technical Essentials leer je hoe je door de AWS-beheerconsole navigeert, krijg je inzicht in de beveiligingsmaatregelen, opslag- en databaseopties van AWS en doe je expertise op in webservices zoals RDS en EBS. Deze cursus, die is opgesteld in overeenstemming met de nieuwste AWS-syllabus, helpt je om AWS-services te herkennen en efficiënt te gebruiken.

• Java-certificeringstraining

Deze geavanceerde Java-certificeringstraining is ontworpen om je wegwijs te maken in de concepten van Java, van inleidende technieken tot geavanceerde programmeervaardigheden. Deze Java-cursus leert je ook Core Java 8, operatoren, arrays, loops, methoden en constructors, terwijl je praktische ervaring opdoet met JDBC en het JUnit-framework.

• Masterclass voor de industrie – Data-engineering

Neem deel aan een interactieve online masterclass en krijg inzicht in data-engineering.

• SQL

Deze cursus biedt u alle informatie die u nodig hebt om succesvol aan de slag te gaan met SQL-databases en de database in uw applicaties te gebruiken. Leer uw database correct structureren, efficiënte SQL-statements en -clausules schrijven en uw SQL-database beheren voor schaalbare groei.

• Masterclass voor de sector – Datawetenschap

Neem deel aan deze interactieve online masterclass voor de sector en krijg inzicht in de ontwikkelingen op het gebied van datawetenschap en AI-technieken.

Belangrijkste kenmerken

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal zijn in het Engels
• 6 maanden online bootcamp en e-learning (in eigen tempo) kan sneller worden afgerond!
• Door de industrie erkende certificaten van IBM (voor IBM-cursussen) en Simplilearn
• Praktijkgerichte projecten die hands-on training bieden
• 30+ veelgevraagde vaardigheden
• 1 jaar toegang tot het leerplatform en opnames van lessen
• 35 uur training in eigen tempo
• 132 uur training onder begeleiding van een instructeur
• Masterclasses, exclusieve mentorsessies en hackathons door IBM