ΤύποςΕκπαίδευση στην τάξη
ΜΗΤΡΩΟ

μεγάλη σειρά μαθημάτων πιστοποίησης

Μάθημα πιστοποίησης μεγάλων δεδομένων Hadoop & Εκπαίδευση

Επισκόπηση

Ακροατήριο & Προϋποθέσεις

Περίγραμμα μαθήματος

Πρόγραμμα & Τέλη

Πιστοποίηση

Επισκόπηση μαθημάτων πιστοποίησης μεγάλων δεδομένων Hadoop

Πρόκειται για ένα ολοκληρωμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα Hadoop Big Data που σχεδιάστηκε από εμπειρογνώμονες της βιομηχανίας, λαμβάνοντας υπόψη τις σημερινές απαιτήσεις της βιομηχανίας για την παροχή σε βάθος γνώσης σχετικά με τα μεγάλα δεδομένα και τις μονάδες Hadoop. Πρόκειται για ένα αναγνωρισμένο από τη βιομηχανία κύκλωμα κατάρτισης πιστοποίησης μεγάλων δεδομένων που είναι ένας συνδυασμός μαθημάτων κατάρτισης στον προγραμματιστή Hadoop, τον διαχειριστή του Hadoop, τον έλεγχο Hadoop και τα αναλυτικά στοιχεία. Αυτό Cloudera Η εκπαίδευση Hadoop θα σας προετοιμάσει για να καθαρίσετε την μεγάλη πιστοποίηση δεδομένων.

Στόχοι

  • Βασικά βασικά στοιχεία του Hadoop 2.7 και του YARN και γράφουν τις εφαρμογές που τις χρησιμοποιούν
  • Ρύθμιση συμπλέγματος ψευδοπυρηνικού κόμβου και πολλαπλών κόμβων στο Amazon EC2
  • Master HDFS, MapReduce, Κυψέλη, Χοίροι, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • Μάθετε Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib γραπτές εφαρμογές Spark
  • Οι δραστηριότητες διαχείρισης του Master Hadoop, όπως διαχείριση, παρακολούθηση, διαχείριση και αντιμετώπιση προβλημάτων συμπλεγμάτων
  • Ρύθμιση εργαλείων ETL όπως Pentaho / Talend για εργασία με MapReduce, Hive, Pig, κλπ
  • Λεπτομερής κατανόηση των αναλύσεων Big Data
  • Hadoop δοκιμές εφαρμογές χρησιμοποιώντας MR Μονάδα και άλλα εργαλεία αυτοματοποίησης.
  • Εργαστείτε με τις μορφές δεδομένων Avro
  • Πραγματοποιήστε έργα πραγματικής ζωής χρησιμοποιώντας το Hadoop και το Apache Spark
  • Να είστε έτοιμοι να καθαρίσετε την πιστοποίηση Big Data Hadoop.

Κοινό στο οποίο απευθύνεται

  • Προγραμματισμός προγραμματιστών και διαχειριστών συστήματος
  • Εμπειρογνώμονες επαγγελματίες, Διευθυντές έργων
  • Μεγάλοι προγραμματιστές DataDownloader που επιθυμούν να μάθουν άλλα verticals όπως Testing, Analytics, Administration
  • Επαγγελματίες κεντρικών υπολογιστών, αρχιτέκτονες και δοκιμαστές
  • Επιχειρηματική ευφυΐα, αποθήκευση δεδομένων και επαγγελματίες του Analytics
  • Οι πτυχιούχοι, προπτυχιακοί φοιτητές που επιθυμούν να μάθουν την πιο πρόσφατη τεχνολογία μεγάλων δεδομένων, μπορούν να παρακολουθήσουν αυτή την online εκπαίδευση για την πιστοποίηση Big Data Hadoop

Προϋποθέσεις

  • Δεν υπάρχει προϋπόθεση για να πάρει αυτή την μεγάλη εκπαίδευση δεδομένων και να κυριαρχήσει τον Hadoop. Αλλά τα βασικά του UNIX, του SQL και του java θα είναι καλά.Στην Intellipaat, παρέχουμε δωρεάν μαθήματα UNIX και Java με την εκπαίδευση μας για την πιστοποίηση των Big Data για να πετύχουμε τις απαιτούμενες δεξιότητες ώστε να είστε καλοί σε σας Hadoop learning path.

Course Outline Duration: 2 Days

Εισαγωγή στο Big Data & Hadoop και το οικοσύστημα του, Map Reduce και HDFS

Τι είναι τα Μεγάλα Δεδομένα, Πού χωράει το Hadoop, Το Distributed File System Hadoop - Αντιγραφές, Μέγεθος Block, Δευτερεύον Namenode, Υψηλή Διαθεσιμότητα, Κατανόηση YARN - ResourceManager, NodeManager, Διαφορά μεταξύ 1.x και 2.x

Εγκατάσταση και ρύθμιση Hadoop

Hadoop 2.x Αρχιτεκτονική συμπλέγματος, Ομοσπονδία και Υψηλή Διαθεσιμότητα, Τυπική Εγκατάσταση Συναλλαγών Παραγωγής, Τρόποι Συγκέντρωσης Hadoop, Κοινές Εντολές Κελύφους Hadoop, Αρχεία Διαμόρφωσης Hadoop 2.x, Cloudera Συγκρότημα Ενιαίου Κόμβου

Βαθιά βουτιά στο Mapreduce

Πώς λειτουργεί το Mapreduce, Πώς λειτουργεί ο οδηγός, Πώς λειτουργεί ο οδηγός, Συνδυαστές, Διαμεριστές, Μορφές εισόδου, Μορφές εξόδου, Τυχαία σειρά και ταξινόμηση, Μίκτες χαρτών, Μείωση πλευρικών συνδέσεων, MRUnit, Κατανεμημένη μνήμη cache

Εργαστηριακές ασκήσεις:

Εργασία με HDFS, Σύνταξη προγράμματος WordCount, Εγγραφή προσαρμοσμένου διαμεριστή, Mapreduce με Combiner, Συμμετοχή σε χάρτη, Συμμετοχή πλευρικής σύνδεσης, Μείωση πλευρικής σύνδεσης, Δοκιμή μονάδων Mapreduce, Εκτέλεση Mapreduce σε λειτουργία LocalJobRunner

Επίλυση προβλημάτων γραφήματος

Τι είναι το γράφημα, η αναπαραγωγή γραφήματος, ο πρώτος αλγόριθμος αναζήτησης πρώτου εύρους, η απεικόνιση γραφήματος του μειωμένου χάρτη, ο τρόπος εκτέλεσης του αλγορίθμου γραφήματος, το παράδειγμα του μειωμένου χάρτη γραφημάτων,

    Άσκηση 1: Άσκηση 2: Άσκηση 3:

Λεπτομερής κατανόηση του χοίρου

Α. Εισαγωγή στο χοίρο

Κατανόηση του Apache Pig, των χαρακτηριστικών, των διαφόρων χρήσεων και της μάθησης για αλληλεπίδραση με το Pig

B. Ανάπτυξη Χοιρινών για ανάλυση δεδομένων

Η σύνταξη του Pig Latin, οι διάφοροι ορισμοί, η ταξινόμηση και το φιλτράρισμα δεδομένων, οι τύποι δεδομένων, η ανάπτυξη του Pig για ETL, η φόρτωση δεδομένων, η προβολή σχημάτων, οι ορισμοί πεδίων, οι λειτουργίες που χρησιμοποιούνται συνήθως.

Γ. Γουρούνι για πολύπλοκη επεξεργασία δεδομένων

Διάφοροι τύποι δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των ένθετων και σύνθετων, επεξεργασία δεδομένων με το Pig, ομαδοποιημένη επανάληψη δεδομένων, πρακτική άσκηση

D. Performing multi-dataset operations

Συνδυασμός δεδομένων, χωρισμός δεδομένων, διάφορες μέθοδοι συνδυασμού συνόλων δεδομένων, ρυθμίσεις εργασιών, πρακτική άσκηση

Ε. Επέκταση του χοίρου

Κατανόηση των λειτουργιών που ορίζονται από το χρήστη, επεξεργασία δεδομένων με άλλες γλώσσες, εισαγωγές και μακροεντολές, χρήση ροής και UDF για την επέκταση του χοίρου, πρακτικές ασκήσεις

ΣΤ

Εργασία με πραγματικά σύνολα δεδομένων που αφορούν τη Walmart και την Electronic Arts ως μελέτη περίπτωσης

Λεπτομερής κατανόηση της κυψέλης

Α. Εισαγωγή κυψέλης

Κατανόηση της κυψέλης, σύγκριση της παραδοσιακής βάσης δεδομένων με τη σύγκριση κυψελών, χοίρων και κυψελών, αποθήκευση δεδομένων σε σχήμα κυψέλης και κυψέλης, αλληλεπίδραση κυψελών και διάφορες περιπτώσεις χρήσης κυψέλης

Β. Ομάδα για ανάλυση σχεσιακών δεδομένων

Η κατανόηση του HiveQL, η βασική σύνταξη, οι διάφοροι πίνακες και βάσεις δεδομένων, οι τύποι δεδομένων, η ένωση δεδομένων, διάφορες ενσωματωμένες λειτουργίες, η ανάπτυξη ερωτημάτων Hive σε δέσμες ενεργειών, το κέλυφος και η απόχρωση.

Γ. Διαχείριση δεδομένων με την κυψέλη

Οι διάφορες βάσεις δεδομένων, δημιουργία βάσεων δεδομένων, μορφές δεδομένων σε κυψέλες, μοντελοποίηση δεδομένων, πίνακες διαχείρισης κυψέλης, αυτοματοποιημένοι πίνακες, φόρτωση δεδομένων, αλλαγή βάσεων δεδομένων και πίνακες, απλοποίηση ερωτήσεων με προβολές, αποθήκευση αποτελεσμάτων, έλεγχος πρόσβασης δεδομένων, διαχείριση δεδομένων με το Hive, Hive Metastore και Thrift server.

Δ. Βελτιστοποίηση της κυψέλης

Εκπαιδευτική απόδοση του ερωτήματος, ευρετηρίαση δεδομένων, διαμέριση και bucketing

E. Επέκταση της κυψέλης

Ανάπτυξη λειτουργιών που καθορίζονται από το χρήστη για την επέκταση της κυψέλης

F. Χέρια στις ασκήσεις - που εργάζονται με μεγάλα σύνολα δεδομένων και εκτεταμένα ερωτήματα

Ανάπτυξη κυψέλης για τεράστιους όγκους δεδομένων και μεγάλα ποσά ερωτημάτων

G. UDF, βελτιστοποίηση ερωτημάτων

Εργαστείτε εκτενώς με ερωτήματα που καθορίζονται από το χρήστη, μάθετε πώς μπορείτε να βελτιστοποιήσετε τα ερωτήματα, διάφορες μεθόδους για να κάνετε συντονισμό απόδοσης.

Impala

Α. Εισαγωγή στο Impala

Τι είναι Impala; Πώς Impala διαφέρει από την κυψέλη και το χοίρο, πώς Impala διαφέρει από τις σχετικές βάσεις δεδομένων, οι περιορισμοί και τις μελλοντικές οδηγίες, χρησιμοποιώντας το Impala Shell

Β. Επιλέγοντας το καλύτερο (κυψέλη, χοίρου, Impala)

Γ. Μοντελοποίηση και διαχείριση δεδομένων με Impala και Hive

Επισκόπηση αποθήκευσης δεδομένων, δημιουργία βάσεων δεδομένων και πινάκων, φόρτωση δεδομένων σε πίνακες, HCatalog, αποθήκευση μεταδεδομένων Impala

Δ. Κατανομή δεδομένων

Επισκόπηση κατατμήσεων, διαμέριση σε Impala και κυψέλη

(AVRO)

Επιλογή μορφής αρχείου, Υποστήριξη εργαλείων για μορφές αρχείων, Avro Schemas, Χρήση Avro με κυψέλη και Sqoop, Evro Schema Evolution, συμπίεση

Εισαγωγή στην αρχιτεκτονική Hbase

Τι είναι το Hbase, Πού ταιριάζει, Τι είναι το NOSQL

Apache Spark

A. Γιατί σπινθήρα; Εργασία με το Spark και το Hadoop Distributed File System

Τι είναι ο Spark, Σύγκριση μεταξύ Spark και Hadoop, Components of Spark

Β. Συστατικά σπινθήρων, κοινοί αλγόριθμοι σπινθήρων - επαναληπτικοί αλγόριθμοι, ανάλυση γραφημάτων, μηχανική μάθηση

Apache Spark - Εισαγωγή, Συνάφεια, Διαθεσιμότητα, Διαμέριση, Ενιαίος Spark Stack, Εξαρτήματα Spark, Παράδειγμα ζέσεως, mahout, καταιγίδα, γράφημα

C. Εκτελώντας Spark σε ένα σύμπλεγμα, γράφοντας εφαρμογές Spark χρησιμοποιώντας Python, Java, Scala

Εξηγήστε το παράδειγμα του Python, Εμφανίστε την εγκατάσταση ενός σπινθήρα, Εξηγήστε το πρόγραμμα οδήγησης, Εξηγήστε το περιβάλλον σπινθήρων με το παράδειγμα, Καθορίστε τη μεταβλητή που πληκτρολογείται ασθενώς, Συνδυάστε scala και java χωρίς προβλήματα, Εξηγήστε την ταυτότητα και τη διανομή. χρονοπρογραμματιστής, Πλεονεκτήματα του Spark, Παράδειγμα Lamda χρησιμοποιώντας σπινθήρα, Εξηγήστε Mapreduce με το παράδειγμα

Ο καθορισμός και ο χάρτης δρομολόγησης συμπλέγματος Hadoop Μειώνουν τις θέσεις εργασίας

Ρύθμιση συμπλέγματος πολλαπλών κόμβων χρησιμοποιώντας το Amazon ec2 - Δημιουργία ρύθμισης συμπλέγματος κόμβων 4, Χειρισμός χάρτη Μείωση εργασιών στο συμπλέκτη

Μεγάλο Έργο - Βάζοντας όλα μαζί και Σύνδεση Dots

Κάνοντας όλα μαζί και Σύνδεση Dots, Εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων, Βήματα που αφορούν στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων

Συνδεσιμότητα ETL με το οικοσύστημα Hadoop

Πώς λειτουργούν τα εργαλεία ETL στα μεγάλα δεδομένα Βιομηχανία, Σύνδεση σε HDFS από εργαλείο ETL και μετακίνηση δεδομένων από τοπικό σύστημα σε HDFS, Μετακίνηση δεδομένων από DBMS σε HDFS, Εργασία με κυψέλη με εργαλείο ETL, Δημιουργία χάρτη Μείωση εργασίας σε εργαλείο ETL, End to End ETL Το PoC παρουσιάζει μεγάλη ενσωμάτωση δεδομένων με το εργαλείο ETL.

Διαμόρφωση συμπλεγμάτων

Επισκόπηση διαμόρφωσης και σημαντικό αρχείο ρυθμίσεων, παράμετροι και τιμές διαμόρφωσης, παραμέτρους HDFS Παράμετροι MapReduce, ρύθμιση περιβάλλοντος Hadoop, αρχεία διαμόρφωσης "Συμπερίληψη" και "Εξαίρεση", Εργαστήριο: Χαρτογράφηση επιδόσεων MapReduce

Διαχείριση και Συντήρηση

Namenode / Datanode δομές και αρχεία καταλόγου, Εικόνα συστήματος αρχείων και Επεξεργασία καταγραφής, Διαδικασία Checkpoint, Namenode αποτυχία και διαδικασία ανάκτησης, Safe Mode, Μεταδεδομένα και δεδομένα backup, Πιθανά προβλήματα και λύσεις / τι να ψάξει, Προσθέτοντας και αφαιρώντας κόμβους, Lab: MapReduce Ανάκτηση συστήματος αρχείων

Παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων

Βέλτιστες πρακτικές παρακολούθησης ενός συμπλέγματος, Χρήση αρχείων καταγραφής και ιχνών στοίβας για παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων, Χρήση εργαλείων ανοιχτού κώδικα για την παρακολούθηση του συμπλέγματος

Χρονοδιάγραμμα εργασιών: Ο χάρτης μειώνει τη ροή υποβολής εργασίας

Πώς να προγραμματίσετε εργασίες στο ίδιο σύμπλεγμα, Πρόγραμμα FIFO, Fair Scheduler και τη διαμόρφωσή του

Πολλαπλό κόμβο Εγκατάσταση συμπλέγματος και τρέχον χάρτη Μείωση εργασιών στο Amazon Ec2

Ρύθμιση συμπλέγματος πολλαπλών κόμβων χρησιμοποιώντας το Amazon ec2 - Δημιουργία ρύθμισης συμπλέγματος κόμβων 4, Χειρισμός χάρτη Μείωση εργασιών στο συμπλέκτη

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER Εισαγωγή, περιπτώσεις ZOOKEEPER, Υπηρεσίες ZOOKEEPER, Μοντέλο δεδομένων ZOOKEEPER, Znodes και οι τύποι του, Λειτουργίες Znodes, Znodes ρολόγια, Znodes διαβάζει και γράφει, Εγγυήσεις συνέπειας, Διαχείριση συμπλεγμάτων, Εκλογές Leader, Distributed Exclusive Lock

Advance Oozie

Γιατί Oozie ?, Εγκατάσταση Oozie, Εκτέλεση ενός παραδείγματος, Oozie-workflow μηχανή, Παράδειγμα M / R δράση, παράδειγμα μέτρησης Word, εφαρμογή ροής εργασίας, υποβολή ροής εργασίας, μεταβάσεις κατάστασης ροής εργασίας, επεξεργασία Oozie εργασίας, ασφάλεια Oozie, , Πολλαπλή μίσθωση και κλιμάκωση, Γραμμή χρόνου της εργασίας Oozie, Συντονιστής, Bundle, Επίπεδα αφαίρεσης, Αρχιτεκτονική, Χρήση Θήκη 1: Χρονοδιακόπτες, Χρήση Θήκη 2: Χρονοδιακόπτες δεδομένων και χρόνου, Χρήση Θήκη 3:

Προκαταβολή

Επισκόπηση του Apache Flume, Φυσικά κατανεμημένες πηγές δεδομένων, Αλλαγή της δομής των δεδομένων, Κοιλιακή όψη, Ανατομία του πτερυγίου, Βασικές έννοιες, Γεγονός, Πελάτες, Πράκτορες, Πηγή, Κανάλια, Νεροχύτες, Interceptors, , Ανταλλαγή συναλλαγών δεδομένων, Δρομολόγηση και αναπαραγωγή, Γιατί κανάλια ;, Χρήση περίπτωσης- Συνάθροιση αρχείων καταγραφής, Προσθήκη πράκτορα flume, Χειρισμός μιας εκμετάλλευσης διακομιστή, Όγκος δεδομένων ανά παράγοντα, Παράδειγμα που περιγράφει την ανάπτυξη ενός καναλιού ενός κόμβου

Advance HUE

Εισαγωγή HUE, οικοσύστημα HUE, Τι είναι το HUE ;, HUE πραγματικός κόσμος άποψη, Πλεονεκτήματα του HUE, Πώς να ανεβάσετε τα δεδομένα στο File Browser ;, Προβολή του περιεχομένου, την ενσωμάτωση των χρηστών, την ενσωμάτωση HDFS, Βασικές αρχές του HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA Επισκόπηση: Στόχοι, Προβολή χρήστη Impala: SQL, Προβολή χρήστη Impala: Apache HBase, Impala αρχιτεκτονική, Κατάστημα Impala, Υπηρεσία καταλόγου Impala, Φάσεις εκτελέσεως ερωτημάτων, Συγκρίνοντας Impala με Hive

Δοκιμές εφαρμογών Hadoop

Γιατί οι δοκιμές είναι σημαντικές, Δοκιμές μονάδας, Δοκιμές ολοκλήρωσης, Δοκιμές επιδόσεων, Διαγνωστικά, Δοκιμή QA κατά τη διάρκεια της νύχτας, Έλεγχος συγκριτικής αξιολόγησης και δοκιμές από το τέλος έως το τέλος, Λειτουργικές δοκιμές, Δοκιμές πιστοποίησης κυκλοφορίας, Δοκιμές ασφαλείας, Δοκιμασία κλιμακώσεως, Θέση σε λειτουργία και παροπλισμός δοκιμών κόμβων δεδομένων, , Δοκιμή απελευθέρωσης

Οι ρόλοι και οι ευθύνες του επαγγελματικού δοκιμαστή Hadoop

Κατανόηση της απαίτησης, προετοιμασία της εκτίμησης δοκιμών, περιπτώσεις δοκιμής, δεδομένα δοκιμών, δημιουργία κλίνης δοκιμής, εκτέλεση δοκιμής, αναφορά ελλείψεων, επανεξέταση ελαττωμάτων, παράδοση αναφοράς ημερήσιας κατάστασης, ολοκλήρωση δοκιμής, ETL δοκιμές σε κάθε στάδιο (HDFS, HIVE, HBASE) (ομάδες, χρήστες, προνόμια κ.λπ.), Αναφέρετε ελαττώματα στην ομάδα ανάπτυξης ή στο διαχειριστή και την οδήγηση (π.χ. logs / files / records κ.λπ.) χρησιμοποιώντας το sqoop / flume που περιλαμβάνει αλλά δεν περιορίζεται στην επαλήθευση δεδομένων, Συμφωνία, Εξουσιοδότηση χρήστη και έλεγχος ταυτότητας να κλείσουν, να ενοποιήσουν όλα τα ελαττώματα και να δημιουργήσουν αναφορές σφαλμάτων, επικύρωση νέων χαρακτηριστικών και ζητημάτων στο Core Hadoop.

Πλαίσιο που ονομάζεται Μονάδα MR για τη δοκιμή προγραμμάτων μείωσης χαρτών

Αναφέρετε ελαττώματα στην ομάδα ανάπτυξης ή τον διαχειριστή και οδηγώντας τα στο κλείσιμο, Βελτίωση όλων των ελαττωμάτων και δημιουργία αναφορών σφαλμάτων, Υπεύθυνος για τη δημιουργία πλαισίου δοκιμών που ονομάζεται MR Unit για τη δοκιμή προγραμμάτων Map-Reduce.

Δοκιμή μονάδας

Δοκιμές αυτοματισμού χρησιμοποιώντας το OOZIE, επικύρωση δεδομένων χρησιμοποιώντας το εργαλείο επέκτασης επερώτησης.

Εκτέλεση δοκιμής

Σχέδιο δοκιμής για αναβάθμιση HDFS, Αυτοματοποίηση δοκιμών και αποτέλεσμα

Σχέδιο δοκιμής Στρατηγική και γραπτή εξέταση Περιπτώσεις δοκιμής για την εφαρμογή Hadoop

Πώς να δοκιμάσετε την εγκατάσταση και τη διαμόρφωση

Υποστήριξη εργασιών και πιστοποίησης

Συμβουλές και καθοδήγηση πιστοποίησης Cloudera και προετοιμασία συνέντευξης, Πρακτικές συμβουλές και τεχνικές ανάπτυξης

Παρακαλούμε γράψτε μας στο info@itstechschool.com & επικοινωνήστε μαζί μας στο + 91-9870480053 για την τιμή του αγώνα και το κόστος, το χρονοδιάγραμμα & την τοποθεσία πιστοποίησης

Αφήστε μας ένα ερώτημα

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί για να σας βοηθήσει να καθαρίσετε και τα δύο Πιστοποίηση Cloudera Spark και Hadoop για προγραμματιστές (CCA175) εξετάσεις και Cloud Certified Administrator για τον Apache Hadoop (CCAH) εξέταση. Το σύνολο του περιεχομένου του εκπαιδευτικού προγράμματος είναι σύμφωνο με αυτά τα δύο προγράμματα πιστοποίησης και σας βοηθά να καθαρίσετε αυτές τις εξετάσεις πιστοποίησης με ευκολία και να αποκτήσετε τις καλύτερες θέσεις εργασίας στα κορυφαία MNC.

Ως μέρος αυτής της εκπαίδευσης θα εργαστείτε σε έργα και αποστολές σε πραγματικό χρόνο που έχουν τεράστιες συνέπειες στο σενάριο του πραγματικού κόσμου, βοηθώντας έτσι να παρακολουθείτε γρήγορα την καριέρα σας αβίαστα.

Στο τέλος αυτού του προγράμματος κατάρτισης θα υπάρχουν κουίζ που θα αντικατοπτρίζουν απόλυτα τον τύπο των ερωτήσεων που τέθηκαν στις αντίστοιχες εξετάσεις πιστοποίησης και θα σας βοηθήσουν να πετύχετε καλύτερα αποτελέσματα στις εξετάσεις πιστοποίησης.

Πιστοποιητικό ολοκλήρωσης μαθήματος ITS θα απονεμηθεί με την ολοκλήρωση των εργασιών του Έργου (σε επανεξέταση εμπειρογνωμόνων) και με βαθμολόγηση τουλάχιστον των σημείων 60% στο κουίζ. Η πιστοποίηση Intellipaat είναι γνωστή στα κορυφαία 80 + MNCs όπως η Ericsson, η Cisco, η Cognizant, η Sony, η Mu Sigma, η Saint-Gobain, η Standard Chartered, η TCS, η Genpact, η Hexaware κ.λπ.

Για περισσότερες πληροφορίες ευγενικά Επικοινωνήστε μαζί μας.


Κριτικές