El curso de capacitación de Big Data y Hadoop está diseñado para proporcionar conocimientos y habilidades para convertirse en un desarrollador de Hadoop exitoso. En el curso se cubrirá un conocimiento profundo de conceptos como Hadoop Distributed File System, Hadoop Cluster, Map – Reduce, Hbase Zookeeper, etc.
Después de completar el curso de Big Data y Hadoop en Edureka, debería poder:
- Domine los conceptos del sistema de archivos distribuido Hadoop y el marco MapReduce
- Configurar un clúster de Hadoop
- Comprender las técnicas de carga de datos usando Sqoop y Flume
- Programa en MapReduce (tanto MRv1 como MRv2)
- Aprenda a escribir programas complejos de MapReduce
- Programa en YARN (MRv2)
- Realice análisis de datos con Pig y Hive
- Poner en práctica HBase, la integración de MapReduce, el uso avanzado y la indexación avanzada
- Tener un buen conocimiento del servicio Zookeeper.
- Nuevas funciones en Hadoop 2.0 – YARN, Hadfs Federation, NameNode High Availability
- Poner en práctica las mejores prácticas para el desarrollo y la depuración de Hadoop
- Poner en práctica un proyecto Hadoop
- Trabaje en un proyecto de la vida real sobre Big Data Analytics y obtenga experiencia práctica en proyectos
¿Quién debería asistir a este curso?
Este curso está diseñado para profesionales que aspiran a hacer una carrera en Big Data Analytics usando Hadoop Framework. Profesionales de software, profesionales de análisis, desarrolladores de ETL, directores de proyectos, profesionales de pruebas son los principales beneficiarios de este curso. Otros profesionales que deseen obtener una base sólida de Arquitectura Hadoop además pueden decantarse por este curso.
Prerrequisitos:
Algunos de los requerimientos previos para aprender Hadoop incluyen experiencia práctica en Core Java y buenas habilidades analíticas para comprender y aplicar los conceptos en Hadoop. Edureka proporcionará un curso complementario «Java Essentials for Hadoop» a todos los integrantes que se inscriban en la capacitación de Hadoop. Este curso le ayuda a mejorar sus habilidades Java imprescindibles para escribir programas Map Reduce.
Clases:
- Las clases se imparten los fines de semana. Dependiendo de su lote, sus clases en vivo serán los sábados o domingos.
- Hacia el final del programa de 8 semanas, se someterá a un proyecto de capacitación y 2 horas en su examen en línea al final del curso.
Medio tiempo, tiempo completo:
Tiempo parcial
Duración:
Clases en línea: 30 hrs, habrá 10 instructores dirigidos por clases interactivas en línea a lo largo del curso. Cada clase tendrá una duración aproximada de 3 horas y se llevará a cabo a la hora programada del lote que elijas.
Horas de laboratorio: 40 horas, cada clase será seguida de tareas prácticas que se pueden completar antes de la próxima clase. Edureka le ayudará a configurar una máquina virtual en su sistema para realizar las prácticas.
Proyecto: 20 horas, hacia el final del curso, estará trabajando en un proyecto en el que se espera que realice Big Data Analytics usando Map Reduce, PIG, Hive y HBase.
Próximos lotes:
Fecha de inicio: 2 de julio de 2016