Big Data Engineer Bootcamp

Big Data Engineer - Bootcamp

Een uniek opleidings- en certificeringsprogramma!

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

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal zijn in het Engels
• 62 uur e-learning (in eigen tempo) videocontent
• 1 jaar toegang met aanbevolen studietijd van 100 uur
• Praktijkgerichte projecten die hands-on training in de branche bieden
• 30+ veelgevraagde vaardigheden
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificering voor elke cursus en Bootcamp-certificering na voltooiing

Programmaresultaten

Na voltooiing van de BIG DATA ENGINEER Bootcamp ben je in staat om:

• Een diepgaand inzicht verwerven in de flexibele en veelzijdige frameworks van het Hadoop-ecosysteem, zoals Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume en Yarn
• Tools en vaardigheden onder de knie krijgen, 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 u gegevens kunt modelleren, invoeren, repliceren en sharden met behulp van het NoSQL-databasebeheersysteem MongoDB
• Verwerf expertise in het creëren en onderhouden van analytische infrastructuur en neem verantwoordelijkheid voor de ontwikkeling, distributie, het onderhoud en de monitoring van architectuurcomponenten
• Krijg inzicht in hoe u de productiviteit van uw bedrijf kunt verbeteren door big data te verwerken op platforms die het volume, de snelheid, de verscheidenheid en de 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
• Leer hoe u Amazon EMR kunt gebruiken om gegevens te verwerken met behulp van Hadoop-ecosysteemtools

Voor wie is dit programma bedoeld?

Een vooraanstaande data-engineer bouwt en onderhoudt datastructuren en architecturen voor data-acquisitie, -verwerking en -distributie voor grootschalige, data-intensieve toepassingen. Het is een veelbelovende carrière voor zowel nieuwe als ervaren professionals met een gepassioneerde interesse in data, waaronder:

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

Leertraject – Big Data Engineer

1. Big Data voor data-engineering

Deze inleidende cursus leert u de basisconcepten en terminologie van big data en de praktische toepassingen ervan in verschillende sectoren. U krijgt inzicht in hoe u de productiviteit van uw bedrijf 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
• Word een expert in het gebruik van big data voor operationele analyses en betere klantenservice
• Verwerf kennis over het big data-ecosysteem en het Hadoop-framework

Cursusoverzicht

• Les 1 – Wat is big data?
• Les 2 – Big data: meer dan een hype
• Les 3 – Big data en datawetenschap
• Les 4 – Use cases
• Les 5 – Big data-verwerking

2. Big data Hadoop- en Spark-ontwikkelaar

De cursus Big Data Hadoop van AVC helpt u om 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 in de levenscyclus van big data-verwerking.

Tijdens deze online cursus onder leiding van een docent werkt u aan realtime projecten op het gebied van detailhandel, toerisme, financiën en andere vakgebieden. Deze uitgebreide cursus over data bereidt u voor op de CCA175 Big Data-certificering van Cloudera.

Belangrijkste leerdoelen

• Leren navigeren in het Hadoop-ecosysteem en begrijpen hoe u het gebruik ervan kunt optimaliseren
• Data importeren met Sqoop, Flume en Kafka
• Partitionering, bucketing en indexering implementeren in Hive
• Werken met RDD's in Apache Spark
• Streaming data in realtime verwerken
• DataFrame-bewerkingen uitvoeren in Spark met behulp van SQL-query's
• Door de gebruiker gedefinieerde functies (UDF's) en door de gebruiker gedefinieerde attribuutfuncties (UDAF's) implementeren in Spark

Cursusoverzicht

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

3. Pyspark-training

De Pyspark-training biedt een diepgaand overzicht van Apache Spark, de open source-engine voor het verwerken van grote datasets, en hoe deze te 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 bij het implementeren ervan in het Spark-ecosysteem
• De Apache Spark-architectuur onder de knie krijgen en leren hoe u een Python-omgeving voor Spark configureert
• Leren over verschillende technieken voor het verzamelen van gegevens, RDD's begrijpen en hoe u deze kunt vergelijken met DataFrames, hoe u gegevens uit bestanden en HDFS kunt lezen en hoe u met schema's kunt werken
• Krijg een uitgebreid inzicht in verschillende tools die deel uitmaken van het Spark-ecosysteem, zoals Spark SQL, Spark MLLib, Sqoop, Kafka, Flume en Spark Streaming
• Maak en verken verschillende API's voor het werken met Spark DataFrames en leer hoe u gegevens kunt aggregeren, transformeren, filteren en sorteren met DataFrames

Cursusoverzicht

• Les 01 – Een korte introductie 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. Met deze Kafka-training leert u de basisprincipes van Apache ZooKeeper als gecentraliseerde service en ontwikkelt u vaardigheden om Kafka in te zetten voor realtime messaging. De cursus maakt deel uit van het Big Data Hadoop Architect Master's Program en wordt aanbevolen voor ontwikkelaars en analisten die hun kennis willen verdiepen.

Belangrijkste leerdoelen

• Het belang van big data beschrijven
• De basisconcepten van Kafka beschrijven
• De architectuur van Kafka beschrijven
• Uitleggen hoe Kafka te installeren en configureren
• Uitleggen hoe Kafka te gebruiken voor realtime messaging.

Cursusoverzicht

• Les 1 – Aan de slag met big data en Apache Kafka
• Les 2 – Kafka-producent
• Les 3 – Kafka-consument
• Les 4 – Kafka-werking en prestatie-optimalisatie
• Les 5 – Kafka-clusterarchitectuur en Kafka-beheer
• Les 6 – Kafka-monitoring en schemaregisters
• Les 7 – Kafka Streams en Kafka Connect
• Les 8 – Kafka integreren met Storm
• Les 9 – Kafka-integratie met Spark en Flume
• Les 10 – Beheerdersclient en beveiliging in Kafka

5. MongoDB-ontwikkelaar en -beheerder

Word een expert in MongoDB-ontwikkeling en -beheer door uw kennis van NoSQL te verdiepen en vaardigheden te verwerven op het gebied van datamodellering, gegevensopvraging, zoeken, sharding en gegevensreplicatie. De cursus omvat praktijkgerichte projecten op het gebied van e-learning en telecommunicatie. De cursus is bij uitstek geschikt voor databasebeheerders, softwareontwikkelaars, systeembeheerders en analisten.

Belangrijkste leerdoelen

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

Cursusoverzicht

• 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 Management Console navigeert, inzicht krijgt in AWS-beveiligingsmaatregelen, opslag- en databaseopties, en deskundige kennis opdoet over webservices zoals RDS en EBS. De cursus is ontworpen in overeenstemming met het nieuwste AWS-curriculum en helpt u vaardig te worden in het identificeren en effectief 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. Cursusoverzicht

• Les 01 – Inleiding tot cloud computing
• Les 03 – Opslag en contentlevering
• Les 04 – Compute Services en netwerken
• Les 05 – AWS Managed Services en databases
• Les 06 – Implementatie en beheer

Les 02 – Inleiding tot AWS

7. AWS Big Data-certificeringstraining

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

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijpen hoe Amazon EMR te gebruiken om gegevens te verwerken met behulp van Hadoop-ecosysteemtools
• Begrijpen hoe Amazon Kinesis te gebruiken voor realtime big data-verwerking
• Big data analyseren en transformeren met behulp van Kinesis Streams
• Gegevens visualiseren en query's uitvoeren met behulp van Amazon QuickSight.

Cursus

• Les 01 – AWS in big data – Inleiding
• Les 02 – Verzameling
• 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 mogelijkheid om de kennis die u tijdens het programma hebt opgedaan toe te passen. U leert hoe u een realistisch, branchegerelateerd big data-probleem kunt oplossen door middel van speciale mentorsessies. Dit project is de laatste stap in het programma en biedt u de mogelijkheid om uw big data-expertise aan toekomstige werkgevers te laten zien.

Optionele cursus

• AWS Technical Essentials

De cursus AWS Technical Essentials leert u hoe u door de AWS Management Console navigeert, inzicht krijgt in de beveiligingsmaatregelen, opslag- en databaseopties van AWS en deskundige kennis opdoet over webservices zoals RDS en EBS. De cursus is ontworpen in overeenstemming met het nieuwste AWS-curriculum en helpt je om AWS-services te herkennen en effectief te gebruiken.

• Java-certificeringstraining

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

• 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 hoe u uw database correct structureert, effectieve SQL-statements en -clausules schrijft en uw SQL-database beheert voor schaalbare groei.

• Masterclass voor de industrie – Datawetenschap

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

VRAGEN

Wat is de waarde van een Bootcamp-certificaat?

Met de Bootcamp van AVC leer je snel veelgevraagde vaardigheden en vergroot je je kansen op de arbeidsmarkt. Wat je carrièredoelen ook zijn, of je nu een beginner bent of op zoek bent naar mogelijkheden om je vaardigheden te ontwikkelen om van carrière te veranderen, de Bootcamp van AVC helpt je om die doelen sneller te bereiken. Deze certificaten zijn zeer gewild.

Welke kennis en ervaring zijn vereist voor Bootcamp?

Over het algemeen is er geen eerdere ervaring vereist om deel te nemen aan het programma. De training begint op instapniveau en gaat (stap voor stap) verder naar een expertniveau. Het is echter altijd nuttig als u basiskennis of ervaring hebt met het onderwerp. Lees meer over de specifieke details van uw cursus.

Dit programma is zelfstandig te volgen, dus je kunt in je eigen tempo leren. Je begint met een praktische e-learningmodule. Aan het einde van het programma heb je uitgebreide kennis opgedaan en kun je deze kennis demonstreren en toepassen in verschillende praktische taken en projecten.

Hoe lang duurt het om Bootcamp te voltooien?

Dit verschilt sterk van persoon tot persoon. Sommige mensen voltooien het programma vrij snel (ongeveer 2-3 maanden), terwijl anderen meer tijd nodig hebben. Je hebt een jaar toegang tot het programma en e-learning. Als je 5-10 uur per week aan het programma besteedt, duurt het ongeveer 6 maanden om het te voltooien. Opmerking: sommige andere masterprogramma's duren langer. Dit is een schatting.