प्रकारकक्षा प्रशिक्षण
पंजीकृत

बड़ा डेटा हयोग प्रमाणीकरण पाठ्यक्रम

बिग डेटा हडोप सर्टिफिकेशन कोर्स और ट्रेनिंग

अवलोकन

ऑडियंस और पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम की रूपरेखा

अनुसूची और शुल्क

प्रमाणीकरण

बिग डेटा हडोप सर्टिफिकेशन कोर्स सिंहावलोकन

यह बड़े डेटा और हडोप मॉड्यूल पर गहराई से सीखने के लिए मौजूदा उद्योग नौकरी की आवश्यकताओं के बारे में उद्योग विशेषज्ञों द्वारा तैयार किए गए एक व्यापक हडोप बिग डेटा प्रशिक्षण पाठ्यक्रम है। यह उद्योग मान्यता प्राप्त बिग डेटा प्रमाणन प्रशिक्षण पाठ्यक्रम है जो हडोप डेवलपर, हडोप प्रशासक, हडोप परीक्षण और विश्लेषिकी में प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों का एक संयोजन है। इस Cloudera Hadoop प्रशिक्षण तुम बड़े डेटा प्रमाणन को साफ करने के लिए तैयार करेंगे।

उद्देश्य

  • Hadoop 2.7 और YARN के मास्टर बुनियादी सिद्धांतों और उन्हें उपयोग करने के लिए आवेदन पत्र लिखें
  • अमेज़ॅन EC2 पर छद्म नोड और मल्टी नोड क्लस्टर सेट करना
  • मास्टर एचडीएफएस, मैपरेडस, हाइव, डुक्कर, ओज़ी, स्कूप्स, फ़्लम, ज़ूकिपर, एचबीज़
  • स्पार्क, स्पर्क आरडीडी, ग्राफिक्स, एमएललिब लेखन स्पार्क एप्लिकेशन सीखें
  • क्लस्टर प्रबंधन, निगरानी, ​​प्रशासन और समस्या निवारण जैसे मास्टर हडोप प्रशासन गतिविधियां
  • आईटीएल उपकरणों को कॉन्फ़िगर करना जैसे कि पैटाहो / तालेंड को मानचित्ररडस, हाइव, पिग, आदि के साथ काम करना है
  • बिग डेटा एनालिटिक्स की विस्तृत समझ
  • एचडीओपी परीक्षण आवेदन एमआर यूनिट और अन्य स्वचालन उपकरण का उपयोग कर।
  • एवीआरओ डेटा प्रारूपों के साथ कार्य करें
  • Hadoop और अपाचे स्पार्क का उपयोग कर वास्तविक जीवन परियोजनाओं का अभ्यास करें
  • बड़े डेटा Hadoop प्रमाणन को साफ करने के लिए सुसज्जित हो।

अपेक्षित दर्शक

  • प्रोग्रामिंग डेवलपर्स और सिस्टम प्रशासक
  • अनुभवी पेशेवरों, परियोजना प्रबंधक
  • बिग डेटाहाडोप डेवलपर्स परीक्षा, विश्लेषिकी, प्रशासन जैसे अन्य ऊर्ध्वाधर सीखने के लिए उत्सुक हैं
  • मेनफ्रेम पेशेवर, आर्किटेक्ट्स और टेस्टिंग प्रोफेशनल
  • व्यापार खुफिया, डेटा वेयरहाउसिंग और विश्लेषिकी पेशेवर
  • स्नातक, स्नातक से स्नातक नवीनतम बिग डेटा तकनीक सीखने के लिए उत्सुक इस बिग डेटा Hadoop प्रमाणन ऑनलाइन प्रशिक्षण ले सकते हैं

.. पूर्वापेक्षाएँ

  • इस बड़े डेटा प्रशिक्षण को लेने और हडोप को मात देने के लिए कोई पूर्व-आवश्यकता नहीं है लेकिन यूनिक्स, एसक्यूएल और जावा की मूल बातें अच्छे होंगे। Intellipaat पर, हम आवश्यक कौशल ब्रश अप करने के लिए हमारे बिग डेटा प्रमाणन प्रशिक्षण के साथ मानार्थ यूनिक्स और जावा कोर्स प्रदान करते हैं ताकि आप Hadoop सीखने पथ पर अच्छा कर सकते हैं।

Course Outline Duration: 2 Days

बिग डेटा और हडोप और इसकी पारिस्थितिकी तंत्र का परिचय, नक्शा न्यून और एचडीएफएस

बिग डेटा क्या है, Hadoop में कैसा है, Hadoop वितरित फाइल सिस्टम - Replications, ब्लॉक आकार, माध्यमिक Namenode, उच्च उपलब्धता, समझना यार्न - संसाधन प्रबंधक, नोड प्रबंधक, 1.x और 2.x के बीच का अंतर

हडोप स्थापना और सेटअप

Hadoop 2.x क्लस्टर आर्किटेक्चर, फेडरेशन और उच्च उपलब्धता, एक विशिष्ट उत्पादन क्लस्टर सेटअप, Hadoop क्लस्टर मोड, सामान्य Hadoop शैल आदेश, Hadoop 2.x विन्यास फाइल, Cloudera एकल नोड क्लस्टर

मैड्रिड में दीप डाइव

कैसे मैट्रेटुस वर्क्स, रीड्यूसर कैसे काम करता है, ड्रायवर कैसे काम करता है, कॉम्बिनेर, पार्टिशनर्स, इनपुट फॉर्मैट्स, आउटपुट फॉर्मैट्स, फेरबदल और सॉर्ट, मैप्सइड जुड़ता है, साइड जॉइस, एमआरयूनेट, डिस्ट्रीब्यूटेड कैश

प्रयोगशाला अभ्यास:

एचडीएफएस के साथ कार्य करना, वर्डकाउंट प्रोग्राम लिखना, कस्टम पार्टिशनर लेखन, कॉम्बिनेर के साथ मैट्रेट, मैप साइड में शामिल हों, साइड जॉइस, यूनिट टेस्टिंग मैप्राडस को कम करें, स्थानीय जेबरनर मोड में मैड्रिड चलाना

ग्राफ़ समस्या सुलझाना

ग्राफ़, ग्राफ प्रतिनिधित्व, चौड़ाई पहले खोज एल्गोरिदम, मानचित्र का ग्राफ प्रतिनिधित्व, ग्राफ़ अल्गोरिदम कैसे करना, ग्राफ़ मानचित्र कम करने का उदाहरण,

    व्यायाम 1: व्यायाम 2: व्यायाम 3:

सुअर की विस्तृत समझ

ए पिग से परिचय

अपाचे सुअर को समझना, सुविधाओं, विभिन्न उपयोग और सुअर के साथ बातचीत करने के लिए सीखना

बी डेटा विश्लेषण के लिए सुअर की तैनाती

पिग लैटिन का सिंटैक्स, विभिन्न परिभाषाएं, डाटा सॉर्ट और फिल्टर, डेटा प्रकार, ईटीएल के लिए सुअर तैनात करना, डेटा लोडिंग, स्कीमा देखने, फ़ील्ड परिभाषाएं, आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले फ़ंक्शन

सी। जटिल डाटा प्रोसेसिंग के लिए डुबकी

पिंड, समूहीकृत डेटा चलना, व्यावहारिक अभ्यास के साथ नेस्टेड और जटिल, प्रोसेसिंग डेटा सहित विभिन्न डेटा प्रकार

D. Performing multi-dataset operations

डेटा सेट होने, डेटा सेट बंटवेटिंग, डेटा संयोजनों के संयोजन के लिए विभिन्न तरीके, सेट ऑपरेशन, हाथों पर व्यायाम

ई। बढ़ती सुअर

सुअर, व्यावहारिक अभ्यासों का विस्तार करने के लिए स्ट्रीमिंग और यूडीएफ का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता परिभाषित कार्यों को समझना, अन्य भाषाओं, आयात और मैक्रोज़ के साथ डाटा प्रोसेसिंग करना

एफ पिग जॉब्स

केस अध्ययन के रूप में वॉलमार्ट और इलेक्ट्रॉनिक आर्ट्स के साथ वास्तविक डेटा सेट के साथ कार्य करना

छत्ता की विस्तृत समझ

ए हाइव परिचय

हाइव को समझना, हाइव, सुअर और हाइव तुलना के साथ पारंपरिक डेटाबेस तुलना, हाइव और हाइव स्कीमा में डेटा संग्रहीत करना, हाइव इंटरैक्शन और हाइव के विभिन्न उपयोग मामलों

रिलेशनल डेटा विश्लेषण के लिए बी हाइव

HiveQL, बुनियादी सिंटैक्स, विभिन्न तालिकाओं और डेटाबेस, डेटा प्रकार, डेटा सेट में शामिल होने, स्क्रिप्ट, शेल और ह्यू पर हाइव प्रश्नों की तैनाती, विभिन्न अंतर्निहित कार्य को समझना।

सी। हाइव के साथ डेटा प्रबंधन

विभिन्न डेटाबेस, डेटाबेस का निर्माण, हाइव में डेटा स्वरूप, डेटा मॉडलिंग, छत्ता-प्रबंधित तालिकाएं, स्व-प्रबंधित तालिकाएं, डाटा लोडिंग, डाटाबेस बदलना और टेबल्स, दृश्यों के साथ क्वेरी सरलीकरण, क्वेरीज़ का संचय, डेटा एक्सेस नियंत्रण, डेटा प्रबंधित करना हाइव, हाइव मेटास्टोर और थ्रिफ्ट सर्वर के साथ

डी। हाइव का अनुकूलन

क्वेरी के सीखना प्रदर्शन, डेटा अनुक्रमण, विभाजन और बकेटिंग

ई। बढ़ता हाइव

हाइव का विस्तार करने के लिए उपयोगकर्ता परिभाषित कार्यों को नियोजित करना

एफ। व्यायाम पर हाथ - बड़े डेटा सेट और व्यापक पूछताछ के साथ काम करना

डेटा सेटों की विशाल मात्रा और क्वेरी की बड़ी मात्रा के लिए छत्ते को तैनात करना

जी यूडीएफ, क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन

उपयोगकर्ता परिभाषित क्वेरीज़ के साथ व्यापक रूप से कार्य करना, क्वेरी को अनुकूलित करना सीखना, प्रदर्शन ट्यूनिंग करने के लिए विभिन्न तरीकों।

Impala

एपीला के लिए परिचय

Impala क्या है, कैसे Impala हाइव और सुअर से अलग, कैसे Impala संबंधपरक डेटाबेस से अलग, सीमाएं और भविष्य दिशा, Impala शैल का उपयोग

बी सर्वश्रेष्ठ का चयन करना (छत्ता, सुअर, इंपला)

सी। इंपैला और हाइव के साथ मॉडलिंग और मैनेजिंग डेटा

डाटा स्टोरेज अवलोकन, डेटाबेस और टेबल्स बनाना, टेबल्स में डेटा लोड करना, एचसीएलएल, एम्पाला मेटाडेटा कैशिंग

डी। डेटा विभाजन

विभाजन का अवलोकन, इंपैला और हाइव में विभाजन

(एवीआरओ) डाटा प्रारूप

एक फ़ाइल प्रारूप का चयन, फ़ाइल प्रारूप के लिए उपकरण सहायता, एरो स्कीमा, एवो के साथ हाइव और एसक्यूओप, एवेरो स्कीमा विकास, संपीड़न

एचबीएस वास्तुकला का परिचय

क्या है Hbase, यह कहाँ फिट बैठता है, NOSQL क्या है

अपाचे स्पार्क

ए क्यों स्पार्क? स्पार्क और हडोप द्वारा वितरित फाइल सिस्टम के साथ कार्य करना

स्पार्क क्या है, स्पार्क और हडोप के बीच तुलना, स्पार्क के अवयव

बी स्पार्क अवयव, कॉमन स्पार्क एल्गोरिदम-एटरटेरेटिव एल्गोरिदम, ग्राफ़ विश्लेषण, मशीन लर्निंग

अपाचे स्पार्क - परिचय, एकता, उपलब्धता, विभाजन, एकीकृत स्टैक स्पार्क, स्पार्क अवयव, स्कलिंग उदाहरण, महूत, तूफान, ग्राफ

सी। एक क्लस्टर पर स्पार्क चलाना, पायथन, जावा, स्काला का उपयोग कर स्पार्क एप्लीकेशन लेखन

अजगर उदाहरण को समझें, एक स्पार्क स्थापित करना दिखाएं, उदाहरण के लिए स्पार्क प्रसंग को समझाएं, कमजोर टाइप किए गए वैरिएबल को परिभाषित करें, स्लैला और जावा को एक साथ जोड़कर जोड़ दें, संगामिति और वितरण समझाएं।, विशेषता क्या है, उदाहरण के साथ उच्च आदेश समारोह की व्याख्या करें, Define OFI अनुसूचक, चिंगारी का लाभ, लैम्दा का उदाहरण चिंगारी का उपयोग, उदाहरण के साथ मानचित्रण समझाओ

हडोप क्लस्टर सेटअप और रनिंग मैप कम करें जॉब्स

मल्टी नोड क्लस्टर सेट अप अमेज़ॅन एक्सएक्सएक्सएक्सएक्स - 2 नोड क्लस्टर सेटअप का निर्माण, क्लस्टर पर मैप कम करने की जॉब्स रनिंग

मेजर प्रोजेक्ट - यह सब एक साथ और कनेक्टिंग डॉट्स डाल रहा है

यह सब एक साथ रखकर और कनेक्टिंग डॉट्स, बड़े डेटा सेट के साथ कार्य करना, बड़े डेटा का विश्लेषण करने में शामिल कदम

एचडीओपी इकोसिस्टम के साथ ईटीएल कनेक्टिविटी

ईटीएल उपकरण बिल्ट डेटा इंडस्ट्री में कैसे काम करते हैं, ईटीएल उपकरण से एचडीएफएफ से कनेक्ट करते हुए और लोकल सिस्टम से एचडीएफएस डेटा डालने, डीबीएमएस से एचडीएफएस तक स्थानांतरण, ईटीएल उपकरण के साथ हाइविंग के साथ काम करना, ईटीएल उपकरण में नक्शा कम करने की नौकरी बनाना, एंड टू एंड एट ईटीएल पीओसी ईटीएल उपकरण के साथ बड़े डेटा एकीकरण दिखा रहा है।

क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन

कॉन्फ़िगरेशन अवलोकन और महत्वपूर्ण विन्यास फाइल, कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर और मान, एचडीएफएस मापदंडों पैरामीटर मापदंड, हडोप पर्यावरण सेटअप, 'शामिल करें' और 'बहिष्कृत' विन्यास फाइल, लैब: मानचित्ररोड्यूस प्रदर्शन ट्यूनिंग

प्रशासन और रखरखाव

नैनोदे / डाटानोड डायरेक्ट्री स्ट्रक्चर और फाइलें, फाइल सिस्टम की छवि और संपादन लॉग, चेकपॉइंट प्रक्रिया, नैनोएनोड विफलता और वसूली प्रक्रिया, सुरक्षित मोड, मेटाडेटा और डेटा बैकअप, संभावित समस्याएं और समाधान / नोड्स को जोड़ने और निकालने के लिए, लैब: MapReduce फ़ाइल सिस्टम पुनर्प्राप्ति

निगरानी और समस्या निवारण

क्लस्टर की निगरानी के सर्वोत्तम अभ्यास, निगरानी और समस्या निवारण के लिए लॉग्स और स्टैक ट्रेसेस का उपयोग करना, क्लस्टर की निगरानी के लिए ओपन-सोर्स टूल का उपयोग करना

नौकरी समयबद्धक: नौकरी जमा प्रवाह कम करने के लिए मानचित्र

एक ही क्लस्टर, फीफ़ो अनुसूची, फेयर शेड्यूलर और इसके कॉन्फ़िगरेशन पर जॉब कैसे शेड्यूल करें

मल्टी नोड क्लस्टर सेटअप और रनिंग मैप कम करने के लिए अमेज़ॅन पर एक्जिक्यूटएक्सएक्सएक्सएक्सएक्सएक्सएक्सएक्स

मल्टी नोड क्लस्टर सेट अप अमेज़ॅन एक्सएक्सएक्सएक्सएक्स - 2 नोड क्लस्टर सेटअप का निर्माण, क्लस्टर पर मैप कम करने की जॉब्स रनिंग

चिड़ियाघर संचालक

ZOOKEEPER परिचय, ZOOKEEPER उपयोग मामलों, ZOOKEEPER सेवाओं, ZOOKEEPER डेटा मॉडल, Znodes और इसके प्रकार, Znodes संचालन, Znodes घड़ियों, Znodes पढ़ता और लिखता है, संगतता गारंटी, क्लस्टर प्रबंधन, नेता चुनाव, वितरित विशेष लॉक, महत्वपूर्ण अंक

अग्रिम ओज़ी

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एडवांस फ्ल्यूम

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एडवांस ह्यू

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एडवांस एम्पाला

IMPALA अवलोकन: लक्ष्य, Impala के उपयोगकर्ता दृश्य: अवलोकन, Impala के उपयोगकर्ता दृश्य: एसक्यूएल, Impala के उपयोगकर्ता दृश्य: अपाचे HBase, Impala वास्तुकला, Impala राज्य की दुकान, Impala सूची सेवा, क्वेरी निष्पादन चरणों, Hive के लिए Impala तुलना

Hadoop आवेदन परीक्षण

जांच परीक्षण महत्वपूर्ण है, यूनिट परीक्षण, एकता परीक्षण, प्रदर्शन परीक्षण, डायग्नोस्टिक्स, नाइटली क्यूए परीक्षण, बेंचमार्क और एंड टेस्ट समाप्त करने के लिए, कार्यात्मक परीक्षण, रिलीज सर्टिफिकेशन टेस्टिंग, सुरक्षा परीक्षण, स्केलेबिलिटी टेस्टिंग, कमीशनिंग और डाटा नोड्स परीक्षण, , रिलीज परीक्षण

Hadoop परीक्षण पेशेवर की भूमिका और जिम्मेदारियां

परीक्षा की तैयारी, टेस्ट केसेस, टेस्ट डाटा, टेस्ट बेड सृजन, टेस्ट एक्ज़ीक्यूशन, डिटेक्ट रिपोर्टिंग, डिफेक्ट रिटस्ट, डेली स्टेटस रिपोर्ट डिलीवरी, टेस्ट पूर्णता, ईटीएल परीक्षण हर चरण (एचडीएफएस, हॉवेई, एचबीएईई) की तैयारी डेटा सत्यापन, समामेलन, उपयोगकर्ता प्राधिकरण और प्रमाणीकरण परीक्षण (समूह, उपयोगकर्ता, विशेषाधिकार आदि) में शामिल हैं, लेकिन विकास दल या प्रबंधक और ड्राइविंग के लिए रिपोर्ट दोष उन्हें बंद करने, सभी दोषों को समेकित करना और दोष रिपोर्ट बनाना, कोर हडोप में नई सुविधा और मुद्दों की पुष्टि करना।

नक्शा-कम करने के कार्यक्रमों के परीक्षण के लिए एमआर यूनिट को फ्रेमवर्क कहा जाता है

विकास दल या प्रबंधक के दोषों की रिपोर्ट करें और उन्हें बंद करने के लिए ड्राइविंग करें, सभी दोषों को समेकित करें और दोष रिपोर्ट बनाएं, मैप-कटौती कार्यक्रमों के परीक्षण के लिए एमआर यूनिट नामक एक परीक्षण फ्रेमवर्क बनाने के लिए जिम्मेदार।

इकाई का परीक्षण

क्वेरी उगाने उपकरण का उपयोग करके OOZIE, डेटा सत्यापन का उपयोग करके स्वचालन परीक्षण।

टेस्ट निष्पादन

एचडीएफएस अपग्रेड, टेस्ट स्वचालन और परिणाम के लिए टेस्ट प्लान

परीक्षण योजना की रणनीति और Hadoop आवेदन के परीक्षण के लिए टेस्ट मामले लेखन

कैसे स्थापित करें और कॉन्फ़िगर की जांच करें

नौकरी और प्रमाणन समर्थन

क्लौडा प्रमाणन युक्तियाँ और मार्गदर्शन और नकली साक्षात्कार तैयारी, व्यावहारिक विकास युक्तियाँ और तकनीकों

कृपया हमें यहां लिखें info@itstechschool.com और कोर्स की कीमत और प्रमाणन लागत, समय-निर्धारण और स्थान के लिए + 91-9870480053 पर हमसे संपर्क करें

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यह प्रशिक्षण पाठ्यक्रम आपको दोनों को साफ़ करने में मदद करने के लिए बनाया गया है क्लाउडेरा स्पार्क और हडोप डेवलपर सर्टिफिकेशन (CCA175) परीक्षा और अपाचे हडोप (सीसीएएएच) के लिए क्लाउडेरा प्रमाणित प्रशासक परीक्षा। संपूर्ण प्रशिक्षण पाठ्यक्रम सामग्री इन दो प्रमाणन कार्यक्रमों के अनुरूप है और आपको आसानी से इन प्रमाणन परीक्षाओं को खाली करने और शीर्ष एमएनसी में सबसे अच्छी नौकरी पाने में मदद करता है।

इस प्रशिक्षण के एक भाग के रूप में आप वास्तविक समय परियोजनाओं और असाइनमेंट पर काम करेंगे जो वास्तविक विश्व उद्योग परिदृश्य में बहुत अधिक प्रभाव डालते हैं, इस प्रकार आप अपने कैरियर को सहजता से ट्रैक करने में मदद करते हैं।

इस प्रशिक्षण कार्यक्रम के अंत में प्रश्नोत्तरी की जाएगी जो कि संबंधित प्रमाणन परीक्षाओं में पूछे गए प्रश्नों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित करते हैं और प्रमाणन परीक्षा में बेहतर अंक प्राप्त करने में आपकी सहायता करते हैं।

आईटीएस कोर्स समापन प्रमाण पत्र परियोजना के कार्य (विशेषज्ञ समीक्षा पर) के पूरा होने और क्विज़ में कम से कम 60 अंक के स्कोरिंग पर सम्मानित किया जाएगा। Intellipaat प्रमाणीकरण अच्छी तरह से शीर्ष 80 + एरिक्सन, सिस्को, कॉग्निजेंट, सोनी, म्यू सिग्मा, सैंट-गोबेन, स्टैंडर्ड चार्टर्ड, टीसीएस, जेनपैक्ट, हेक्सावेयर इत्यादि जैसे एमएनसी में अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त है।

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