前10大數據在線培訓課程

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顧名思義,大數據是一個技術過程,在管理,控制和利用網絡生成的數據量巨大的交易。 由於是顯而易見的,大數據提供了很多的信息,關於在線用戶的趨勢,可以由企業,大大小小的使用,以擴大發展,簡化經營和管理的盈利能力。

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有可用於大數據培訓眾多在線課程。 但是,要認識到,因為網絡課程沒有與教練面對面面對面的互動,這是非常重要的網站提供急需的實際幫助,使考生在理解的基礎擅長這一點很重要。 這裡,我們目前排名前10位(排名不分先後)網上大數據課程,才能真正加速IT管理人員和企業家的專業成長。

EMC

EMC以其優質的培訓服務,以及大數據當然是沒有什麼不同。 由於該網站聲稱,改變和適應新技術是不可避免的IT專業人員。 這就是為什麼該網站提供了各種技術,使IT專業人士熟悉手頭的任務。 EMC提供基礎到高級的數據分析課程。 它還提供了貿易和終端對終端的生命週期分析的基本工具。 然而,EMC的價格為基礎$ 600,而全部課程將耗資約$ 5,000。

麻省理工學院開放式課件

麻省理工學院不提供在大數據的完整和自給自足的課程。 然而,它已經積累了很多關於大數據本身的數據,這些數據可以提供很多有識之士了解和學習的大數據。 在數據挖掘高級數據結構的章節可以試圖了解詳細的現象。 它是全部免費

Tutorialspoint

這個在線資源提供了全面的Hadoop在一個非常簡單的語言教程。 這是非常流行的IT專業人士和在谷歌搜索排名在頂部出現的關鍵字“的Hadoop教程”和“Hadoop的”。 該教程分為不同的章節實現簡單易學的tutorialspoint的視野。 此外,相關的例子,插圖和圖表幫助初學者和其他讀者一起詳細說明,了解無需任何外部幫助的概念。

此外,還可以下載.pdf格式的全教程免費讀它脫機隨時隨地。

Udacity

Udacity是一個MOOC(大規模開放在線課堂),號稱是“大膽的你,學生”。 它提供了幾十種針對技能水平課程,以前奏開始,上升到計算機科學,描述性統計和推斷統計。 有那麼一些深入,具體的技術含量的教程重點圍繞R,MongoDB中,機器學習等。 Udacity對大數據沒有免費的課程。

證書課程

證書課程也是一個MOOC,它是完全免費的。 它有一流大學的隸屬關係。 例如, 數據科學是與華盛頓的比爾豪的大學一起選擇提供機器學習與斯坦福大學的安德魯·吳,或者統計與艾莉森吉布斯和多倫多大學的杰弗裡·羅森塔爾。 因此,它是啟動這一進程的好方法。

從數據加州理工學院學習

加州理工學院有一個入 ​​門課程機器學習在線 ,包含亞瑟阿布·穆斯塔法教授的視頻輔導。 這是最好的學習與機器學習的基本理論和算法。 不過,當然也提供商業,金融和醫療見解的主機。 這門課程,但是,是最適合那些誰是自我激勵。 本課程是完全免費的提供給大家。

Udemy

Udemy提供大數據和Hadoop要點是適合兩個基本的學習者和一個位高級專業人才計劃。 該課程是足夠的實踐提供線索,有關大數據分析的主要應用專業人才的領域,如商業,醫藥。 該課程被廣泛認為是最好的之一。 Udemy以其實用取向和課程總是受歡迎的。

大規模並行計算

本課程是由所提供的哈佛擴展 ,通過iTunes U專區

大規模並行計算被認為是一個更好的選擇,以滿足數據不斷增長的土堆在數字化時代。 該課程根據網站提供動手開發軟件的大規模並行計算資源的經驗。 包含在本課程的主題和技術包括集群,雲計算,MapReduce的,Hadoop的,和亞馬遜的EC2雲。 它是專業人士,但前提是對大數據和雲計算的基本概念一個很好的課程。

學校代碼

代碼學校提供的R輸入語言的統計計算(在處理數據分析和統計推斷),它是用於數據可視化一個非常不錯的選擇。 課程費用$ 29 /月的無限制訪問,不需要長期的承諾。 由於該網站聲稱,該軟件的編程語言是偉大的統計計算和圖形。 課程內容包括統計,機器學習和分析各種概念。 代碼學校還提供IT和雲計算等諸多課程,但是這對於初學者來說,誰擁有有限的時間投入到學習新的技能非常有效的課程。

人工智能/機器學習

斯坦福大學

斯坦福大學的機器學習是一種流行的課程,有被稱為大數據很有意思拿機器人客房服務 。 這是件好事尤其是對於那些誰想要了解物聯網的實際應用。 許多大數據的影響,請在此過程中,從學習的角度來看和分析的角度來看,太。 它是在斯坦福大學的工程項目到處提供的課程。 本課程提供了見解數據挖掘,語音識別,文本和Web數據處理,以及其他主題。 該課程是免費的。

結論

雖然很明顯,管理人員和IT專業人員需要自己適應新技術,在大數據不斷變化的困境是,它也在迅速變化。 新技術正在得到穩步發展。因此,要在大數據的主管當局,需要適應技術和業務需求不斷變化的需求。

大數據是一個非常'需求'的話題,事業和職業成就是在這個行業非常有吸引力。 然而,這是大數據的演進的一個非常初生相,因此,完美是尚未在平台上到達。 但是,這並不意味著一個人不應該得到進入該領域。 事實上,這是一個非常有趣和有意義的專業課為各類IT愛好者。

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