ใบรับรองโปรแกรมระดับมืออาชีพในข้อมูลขนาดใหญ่ (Microsoft)

edX

รายละเอียดโปรแกรม

อ่านรายละเอียดที่เป็นทางการ

ใบรับรองโปรแกรมระดับมืออาชีพในข้อมูลขนาดใหญ่ (Microsoft)

edX

ภาพรวม

ด้วยข้อมูลที่ถูกจับและวิเคราะห์ในอัตราที่เพิ่มมากขึ้นความต้องการสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่สามารถสร้างโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่อยู่ในระดับสูง เริ่มต้นด้วยพื้นฐานการใช้เครื่องมือที่ใช้บ่อยที่สุดและในที่สุดก็พิสูจน์ให้เห็นว่าคุณมีทักษะในการทำงานในหลักสูตรเหล่านี้จาก Microsoft ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านการศึกษาในข้อมูลขนาดใหญ่

Microsoft Professional Program Certificate ใน Big Data ช่วยให้คุณเรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้บริการที่มีการจัดการ Azure และระบบโอเพนซอร์สอย่าง Hadoop และ Spark

คุณจะเรียนรู้

  • วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล
  • ทำงานกับข้อมูล NoSQL
  • ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Query
  • ใช้ Data Warehouse
  • ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ส่วนที่เหลือ
  • ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในภาพเคลื่อนไหว
  • Orchestrate เวิร์กโฟลว์ข้อมูลขนาดใหญ่
  • สร้างโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

เพื่อให้มีสิทธิ์ได้รับใบรับรองสำหรับการกรอกโปรแกรม Microsoft Professional ใน Big Data โปรดไปที่ https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/tracks/big-data/ เพื่อสร้างบัญชี Microsoft Academy . หลังจากลงชื่อสมัครใช้แล้วคุณจะสามารถติดตามความคืบหน้าในแดชบอร์ดที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณซึ่งจะอัปเดตทุกครั้งที่คุณได้รับใบรับรองที่ผ่านการยืนยันในหลักสูตรจากแทร็กข้อมูลขนาดใหญ่

มันทำงานอย่างไร

หลักสูตรการศึกษาระดับสูงของ Microsoft Professional ใน Big Data ประกอบด้วยหลักสูตรสามหน่วยและโครงการสำคัญที่สุดซึ่งเป็นหลักสูตรที่สอนทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานในข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้เรียนสามารถเลือกเรียนหลักสูตรต่างๆในแต่ละหน่วยการเรียนได้

หลักสูตรผู้เชี่ยวชาญข้อมูลขนาดใหญ่ - ภาพรวมหน่วย

หน่วยที่ 1 - ข้อมูลพื้นฐาน

เรียนรู้ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล สำรวจหัวข้อต่างๆเช่นการสืบค้นข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลการแสดงข้อมูลและสถิติที่ใช้ในการปฏิบัติด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล กรุณาเลือกคอร์ส 2a หรือหลักสูตร 2b เพื่อเสร็จสิ้นการเรียน

หลักสูตรที่ 1: โปรแกรม Microsoft Professional: ข้อมูลบิ๊กเบื้องต้น
หลักสูตร 2a: การวิเคราะห์และแสดงข้อมูลด้วย Excel
หลักสูตร 2b: การวิเคราะห์และแสดงข้อมูลด้วย Power BI
หลักสูตร 3: บทนำสู่ NoSQL Data Solutions
วิชาที่ 4: การสืบค้นข้อมูลด้วย Transact-SQL

หน่วยที่ 2 - การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

ในหน่วยนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้บริการ Azure และเทคโนโลยีโอเพนซอร์สเพื่อใช้การประมวลผลแบบแบทช์และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ โปรดเลือกเส้นทางที่มุ่งเน้นไปที่ Azure หรือ Hadoop ใน Azure HDInsight และใช้หลักสูตร 6a และ 7a หรือ Course 6b และ 7b เพื่อดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์

หลักสูตร 5: การจัดส่งคลังข้อมูลในระบบคลาวด์
หลักสูตร 6a: การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Azure Data Lake Analytics
หลักสูตร 6b: การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Hadoop ใน Azure HDInsight
หลักสูตร 7a: การประมวลผลข้อมูลข้อมูลเรียลไทม์ใน Azure
หลักสูตร 7b: การใช้ Analytics แบบเรียลไทม์กับ Hadoop ใน Azure HDInsight

หน่วยที่ 3 - โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ในหน่วยนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างโซลูชันเวิร์กโฟลว์ที่ทำให้การประมวลผลและการเคลื่อนย้ายข้อมูลเป็นประจำและใช้การวิเคราะห์ข้อมูลคาดการณ์กับข้อมูลขนาดใหญ่ โปรดเลือกภาษาการเขียนโปรแกรมที่คุณเลือกไว้ในหน่วย 2. เลือกหลักสูตร 9a, หลักสูตร 9b หรือหลักสูตร 9c เพื่อดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์

หลักสูตร 8: การจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยโรงงาน Data Azure
หลักสูตร 9a: การพัฒนาโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่อง Azure
หลักสูตร 9b: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Microsoft R
หลักสูตร 9c: การใช้งาน Analytics ที่คาดการณ์ล่วงหน้ากับ Spark ใน Azure HDInsight

หน่วยที่ 4 - โครงการ Capstoneในโครงการ Capstone ครั้งสุดท้ายนี้คุณจะได้ใช้ทุกสิ่งทุกอย่างที่คุณได้เรียนรู้เพื่อใช้ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

วิชาที่ 10: Microsoft Professional Capstone: ข้อมูลขนาดใหญ่

โรงเรียนนี้เสนอโปรแกรมใน:
  • อังกฤษ
edX

อัพเดทล่าสุดวันที่ June 2, 2018
ระยะเวลาและราคา
หลักสูตรนี้ Online
Start Date
วันเริ่มต้น
ก.ย. 2019
Duration
ระยะเวลา
Price
ราคา
99 USD
$ 99 ต่อหลักสูตร
Locations
สหรัฐอเมริกา - Cambridge, Massachusetts
วันเริ่มต้น : ก.ย. 2019
วันหมดเขตรับสมัคร ขอรายละเอียด
วันที่สิ้นสุด ขอรายละเอียด
Dates
ก.ย. 2019
สหรัฐอเมริกา - Cambridge, Massachusetts
วันหมดเขตรับสมัคร ขอรายละเอียด
วันที่สิ้นสุด ขอรายละเอียด