TDWI Big Data Fundamentals: Creating Value from Non-Traditional Data Sets (Online-Canlı)

Eğitim Süresi

1 GÜN

Kontenjan

10

Ön Koşullar

Herhangi bir ön koşul yoktur.

Eğitim Hakkında

Büyük veri, iş zekası ve analitikte sıcak bir konudur. Ancak, hala evrimin ilk aşamalarında olan karmaşık bir konudur. Gerçek iş değeri sağlayan başarılı büyük veri projeleri, birden çok tanım ve hızla değişen teknolojiler tarafından zorlanmaktadır. Büyük veri yatırımınızdan iyi bir getiri elde etmek; veri ve teknolojileri keşfetmeden önce amaç, insan ve sürece odaklanan bir strateji gerektirir. Strateji, büyük verilerin mevcut BI ve analitik ortamını tamamlamasını ve aksatmamasını sağlamak için planlama ve mimariyi yönlendirir. Büyük verilerle başarıya hazırlanmak için, tüm parçaları ve nasıl bir araya geldiklerini anlayarak eğitime başlayın.


Bu Eğitimde Neler Öğreneceksiniz

  • Büyük verilerin ortak tanımları ve her birinin etkileri
  • Büyük verilerin temel özellikleri ve büyüklüklerinin neden ilk beş arasında olmaması
  • “Yapılandırılmamış” verilerde bulunabilecek yapılar
  • Büyük veri kaynağı türleri — akış verileri, sosyal veriler, sensör verileri vb.
  • Büyük veriler için değer fırsatları ve ortak uygulamalar
  • Mimarileri, organizasyonları ve kültürleri büyük verileri içerecek şekilde uyarlarken dikkat edilmesi gerekenler
  • Büyük veri süreçleri, araçları ve teknolojilerinin kapsamı

Bu Eğitime Kimler Katılmalı

İş ve veri analistleri; BI ve analitik program ve proje yöneticileri; BI ve veri ambarı mimarları, tasarımcıları ve geliştiricileri; veri yönetişimi ve veri kalitesi uzmanları büyük verilerle çalışmaya başlar; büyük veri fenomeninin fırsatlarını, zorluklarını ve gerçeklerini anlamak için hype'ı kesmek isteyen herkes katılabilir.


Eğitim İçeriği

Module 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

Module 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
    • Consumption and Application

Module 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
  • Big Data ... Big Architecture – Summary

Module 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

Module 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

Module 6 – Summary and Conclusion

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