प्रकारक्लासरूम प्रशिक्षण
नोंदणी

आमच्याशी संपर्क साधा

एक द्वारे चिन्हित फील्ड * आवश्यक आहेत

 

मोठा डेटा हौप प्रमाणीकरण कोर्स

बिग डेटा हडोॉप सर्टिफिकेशन कोर्स व ट्रेनिंग

आढावा

प्रेक्षक आणि पूर्वापेक्षा

कोर्स बाह्यरेखा

शेड्यूल आणि फी

प्रमाणपत्र

बिग डेटा Hadoop प्रमाणपत्र कोर्स विहंगावलोकन

हे मोठे डेटा आणि Hadoop मॉड्यूल वर सखोल शिक्षण प्रदान करण्यासाठी उद्योग उद्योग आवश्यकता लक्षात घेऊन उद्योग तज्ञ द्वारे रचना एक व्यापक Hadoop बिग डेटा प्रशिक्षण अभ्यासक्रम आहे. हा उद्योग बिग डेटा सर्टिफिकेशन ट्रेनिंग कोर्स आहे जो हाडोॉप डेव्हलपर, हॅडोॉप प्रशासक, हडोप टेस्टिंग आणि अॅनालिटिक्समधील प्रशिक्षण अभ्यासक्रमांच्या संमिश्र आहे. हे क्लाउडेरा Hadoop प्रशिक्षण मोठ्या डेटा प्रमाणन साफ ​​करण्यासाठी आपण तयार होईल.

उद्दिष्टे

  • Hadoop 2.7 आणि YARN च्या मुख्य मूलभूत गोष्टी आणि त्यांचा वापर करून अनुप्रयोग लिहा
  • ऍमेझॉन EC2 वरील स्यूडो नोड आणि मल्टी नोड क्लस्टर सेट करणे
  • मास्टर एचडीएफएस, मॅपराड्युस, पोळे, डुक्कर, ओझी, स्क्ूप, फ्ल्यूम, झाकिपेर, एचबीझ
  • स्पार्क, स्पार्क आरडीडी, ग्राफिक्स, एमएल लिब लिपिंग स्पार्क अॅप्लिकेशन
  • क्लस्टर व्यवस्थापन, देखरेख, प्रशासन आणि समस्यानिवारण यासारख्या मास्टर हॅडोप प्रशासनाच्या कार्यात
  • आयटीएल साधने जसे की पेन्टहो / तालेंडर हे मॅपर्रडस, हाइव्ह, पिग, इत्यादींसह कॉन्फीगर करणे
  • बिग डेटा विश्लेषणाची विस्तृत माहिती
  • एमआर युनिट व इतर ऑटोमेशन टूल्सचा वापर करून हडोॉप चाचणी अनुप्रयोग.
  • Avro डेटा स्वरूपांसह कार्य करा
  • हडोॉप आणि अपाचे स्पार्क वापरून वास्तविक जीवन प्रोजेक्टचा सराव करा
  • बिग डेटा Hadoop प्रमाणन साफ ​​करण्यासाठी सज्ज व्हा.

हेतू प्रेक्षक

  • प्रोग्रामिंग विकसक आणि सिस्टम प्रशासक
  • अनुभवी व्यावसायिक, प्रकल्प व्यवस्थापक
  • बिग डाटाहेडॉप डेव्हलपर इतर परीक्षणे जसे की चाचणी, विश्लेषिकी, प्रशासन जाणून घेण्यासाठी उत्सुक
  • मेनफ्रेम प्रोफेशनल, आर्किटेक्ट व टेस्टिंग प्रोफेशनल
  • व्यवसाय बुद्धिमत्ता, डेटा वेअरहाउसिंग आणि Analytics प्रोफेशनल
  • पदवीधर, अतुलनीय पदवीधर जे अलिकडचे मोठे डेटा तंत्रज्ञान शिकू इच्छितात ते हा बिग डेटा हडोॉप प्रमाणन ऑनलाइन प्रशिक्षण घेऊ शकतात

पूर्वापेक्षित

  • हा बिग डेटा प्रशिक्षण घेण्यासाठी आणि हडोॉप मास्तर करण्यासाठी कोणतीही पूर्व-आवश्यकता नाही. परंतु युनिक्सची मूलतत्त्वे, एस क्यू एल आणि जावा चांगले होईल. Intellipaat वर, आम्ही आवश्यक कौशल्य ब्रश करण्यासाठी आमच्या बिग डेटा प्रमाणन प्रशिक्षणासह मानार्थ युनिक्स आणि जावा अभ्यासक्रम प्रदान करतो जेणेकरून आपण Hadoop शिकण्याच्या मार्गावर चांगले आहात.

कोर्स बाह्यरेखा कालावधी: 2 दिवस

बिग डेटा आणि हडोॉप आणि त्याचे पर्यावरणातील परिचय, नकाशा कमी आणि एचडीएफएस

बिड डेटा काय आहे, Hadoop मध्ये कोठे फिट आहे, Hadoop डिस्ट्रिब्युटेड फाइल सिस्टम - रिपॉलिकेशन्स, ब्लॉक आकार, माध्यमिक नामेनोड, हाय अव्हेलिबिलिटी, समजून घेणे यार्न - रिसोर्समॅनेजर, नोड-मॅनेजर, 1.x आणि 2.x मधील फरक

Hadoop प्रतिष्ठापन & सेटअप

Hadoop 2.x क्लस्टर आर्किटेक्चर, फेडरेशन आणि उच्च उपलब्धता, एक विशिष्ट उत्पादन क्लस्टर सेटअप, हडोॉप क्लस्टर मोड्स, सामान्य Hadoop शेल आदेश, Hadoop 2.x व्यूहरचना फाइल्स, क्लॉइडा सिंगल नोड क्लस्टर

मॅप्रेड मध्ये दीप डायव्ह

कसे मॅप्रड्यूड वर्क्स, रीड्यूसर कसे कार्य करतो, ड्रायवर कसे कार्य करते, कॉम्बिनेर, पार्टियशनर्स, इनुपट फॉर्मॅट्स, आउटपुट फॉर्मॅट्स, फेरबदल आणि क्रमवारी लावा, नकाशेइड सामील होतो, साइड जॉइस, एमआरयूनेट, डिस्ट्रिब्युटेड कॅशे

लॅब व्यायाम:

एचडीएफएस बरोबर काम करणे, वर्डकाउंट प्रोग्राम लिहित करणे, कस्टम पार्टिशनर लेखन करणे, कॉम्बिनेरसह मॅप्रायड, मॅप साइड सामील व्हा, साइड जॉइनिंग कमी करा, युनिट टेस्टिंग मेडिडोस, स्थानिकमोजबररनर मोडमध्ये मॅरेज्रूड चालवणे

ग्राफ समस्या सोडवणे

ग्राफ काय आहे, ग्राफ रेफरन्समेंट, प्रथम शोध अल्गोरिदम, नकाशावरील रेखांकन ग्राफ, आलेख अल्गोरिदम कसे करावे, ग्राफ नकाशा कमी उदाहरण,

    1 व्यायाम: XNUM व्यायाम: 2 व्यायाम:

डुक्कर समजण्यासाठी विस्तृत माहिती

पिग परिचय

अपाचे पिग समजणे, वैशिष्ट्ये, विविध उपयोग आणि डुक्कर सह संवाद साधण्यासाठी शिकणे

ब. डेटा विश्लेषणासाठी डुक्कर घालणे

पिग लॅटिनची सिंटॅक्स, विविध परिभाषा, डेटा क्रमवारी आणि फिल्टर, डेटा प्रकार, ETL साठी डुक्कर तैनात करणे, डेटा लोडिंग, स्कीमा पाहणे, फील्ड व्याख्या, सामान्यत: वापरल्या जाणाऱ्या फंक्शन्स.

कॉम्प्लेक्स डेटा प्रोसेसिंगसाठी डुक्कर

नेस्टेड आणि कॉम्प्लेक्स सहित विविध डेटा प्रकार, डुक्कर, गटात एकत्रित डेटा पुनरावृत्ती, व्यावहारिक व्यायाम यासह डेटा प्रोसेसिंग

डी. मल्टी-डेटासेट ऑपरेशन्स करणे

डेटा सेट सामील होणे, डेटा सेट वेगवृत्त करणे, डेटा सेट एकत्र करण्यासाठी विविध पद्धती, ऑपरेशन सेट करणे, व्यायाम ऑन-ऑन व्यायाम

वाढत्या डुक्कर

पिग, व्यावहारिक व्यायामाचा विस्तार करण्यासाठी उपयोगकर्ता परिभाषित कार्ये समजून घेणे, इतर भाषांबरोबर डेटा प्रोसेसिंग करणे, आयात आणि मॅक्रो, प्रवाह आणि UDF चा वापर करणे.

एफ. पिग जॉब्स

केस स्टडी म्हणून वॉलमार्ट आणि इलेक्ट्रॉनिक कला यांच्यासह वास्तविक डेटा सेट्ससह कार्य करणे

पोळे बद्दल विस्तृत माहिती

A. Hive परिचय

पोळे समजून घेणे, हेव्हर, डुक्कर आणि Hive ची तुलना करणारी पारंपारिक डेटाबेस तुलना करणे, हाव आणि Hive स्कीमामधील डेटा संचयित करणे, हेव्ह इंटरफेक्शन आणि हेव्हचे विविध वापर प्रकरण

ब. रिलेशनल डेटा विश्लेषणासाठी उत्कर्ष

HiveQL, मूल सिंटॅक्स, विविध टेबल्स आणि डेटाबेस, डेटा प्रकार, डेटा सेट सामील होणे, विविध अंगभूत कार्ये, स्क्रिप्ट्स, शेल आणि ह्यूवरील हायव्ह क्वायटी उपयोजन करणे.

पोहणे सह डेटा व्यवस्थापन

विविध डेटाबेस, डाटाबेसची निर्मिती, पोळे मधील डेटा स्वरूप, डेटा मॉडेलिंग, हेव्ह-व्यवस्थापित टेबल्स, सेल्फ-मॅनेज्ड टेबल्स, डेटा लोडिंग, डेटाबेसेस आणि सारण्या बदलणे, दृश्यांसह क्वेरीची सरलीकरण करणे, क्वेरीचे संचय करणे, डेटा ऍक्सेस नियंत्रण, डाटाचे व्यवस्थापन करणे पोळेसह, पोळे मेटस्टोर आणि थ्रिफ्ट सर्व्हर.

डी. पोळे च्या ऑप्टिमायझेशन

क्वेरीचे कार्यप्रदर्शन, डेटा अनुक्रमणिका, विभाजन आणि बाल्टीिंग शिकणे

उंचीचे पोळे

पोळे विस्तारीत करण्यासाठी प्रयोक्ता परिभाषित फंक्शन्स उपयोजन करणे

एफ. हात वर व्यायाम - मोठे डेटा सेट आणि विस्तृत क्वेरी सह काम

प्रचंड आकारात डेटा सेट आणि मोठ्या प्रमाणातील चौकशीसाठी पोळे तैनात करणे

जी. यूडीएफ, क्वेरी ऑप्टिमायझेशन

वापरकर्ता परिभाषित केलेल्या क्वेरींसह विस्तृत कार्य करणे, क्वेरी ऑप्टिमाइझ कसे करावे हे शिकणे, कार्यप्रदर्शन ट्यूनिंग करण्यासाठी विविध पद्धती.

इम्पाला

अ. इंपॅलाची ओळख

Impala काय आहे, कसे Impala पोळे आणि डुक्कर पासून वेगळे, Relation डेटाबेस पासून Impala वेगळे काय, मर्यादा आणि भविष्यातील दिशानिर्देश, आफ्रिकेतील एका जातीचे अत्यंत वेगाने धावणारे काळवीट शेल वापरून

ब. सर्वोत्तम निवडणे (पोळे, डुक्कर, इम्पाला)

सी. इंपॅला आणि पोळे सह मॉडेलिंग आणि व्यवस्थापकीय डेटा

डेटा स्टोरेज विहंगावलोकन, डेटाबेस आणि सारण्या तयार करणे, टेबलमध्ये डेटा लोड करणे, एचसीलॅब, एम्पाला मेटाडेटा कॅशिंग

डी. डेटा विभाजन

विभाजन विहंगावलोकन, इंपॅला आणि पोळे मध्ये विभाजन करणे

(AVRO) डेटा स्वरूपने

फाइल स्वरूप निवडणे, फाईल स्वरूपनांसाठी टूल सहाय्य, एव्हरो स्कीमास, एव्हरोसह पोळे आणि चौकट, एव्हरो स्कीमा उत्क्रांती, संपीड़न

Hbase आर्किटेक्चरची ओळख

Hbase काय आहे, हे कुठे फिट होते, NOSQL काय आहे

अपाचे स्पार्क

उत्तर कशासाठी? स्पार्क आणि हडोॉप डिस्ट्रिब्युटेड फाईल सिस्टमसह कार्य करणे

स्पार्क काय आहे, स्पार्क आणि हडोॉप यांच्यातील तुलना, स्पार्कचे घटक

बी स्पार्क अवयव, कॉमन स्पार्क एल्गोरिदम-इटरेटिव्ह अल्गोरिदम, ग्राफ विश्लेषण, मशीन लर्निंग

अपाचे स्पार्क - परिचय, एकसंधता, उपलब्धता, विभाजन, युनिफाइड स्टॅक स्पार्क, स्पार्क कॉम्पोनंट्स, स्कॅडिंग इम्प्रेशन, माहाउट, स्ट्रॉफ, ग्राफ

सी. क्लस्टरवर चालणारा स्पार्क, Python, Java, Scala वापरून स्पार्क अनुप्रयोग लिहित आहे

अजगर उदाहरण स्पष्ट करा, स्पार्क स्थापित करणे पहा, उदाहरणार्थ स्पार्क संदर्भासह स्पष्टीकरण समजावून सांगा, दुबळा टाइप केलेला व्हेरिएबल परिभाषित करा, स्केला आणि जावा एकत्रितपणे एकत्रित करा, एकमत व विवेचन समजावून सांगा. गुणधर्म काय आहे याचे स्पष्टीकरण करा, उदाहरण म्हणून उच्च परिभाषा स्पष्ट करा, Define OFI शेड्युलर, स्पार्कचे फायदे, स्पार्कचा वापर करून लामडाचे उदाहरण, उदाहरणार्थ नकाशा तयार करा

Hadoop क्लस्टर सेटअप आणि कार्यरत नकाशा नोकरी कमी

ऍमेझॉन ec2 चा वापर करून मल्टी नोड क्लस्टर सेटअप - 4 नोड क्लस्टर सेटअप तयार करणे, क्लस्टरवरील नकाशा कमी करणे जॉब्स चालवणे

मोठे प्रकल्प - हे सर्व एकत्रित करणे आणि कनेक्टिंग बिंदू

हे सर्व एकत्रित करणे आणि कनेक्टिंग डॉट्स, मोठे डेटा सेट्ससह कार्य करणे, मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी समाविष्ट केलेले चरण

एचडॉप इकोसिस्टम सह ETL कनेक्टिव्हिटी

एटीएल साधने बिग डेटा उद्योगात कसे कार्य करतात, ईटीएल तंत्रज्ञानापासून एचडीएफएस शी जोडणे आणि लोकल सिस्टीमपासून एचडीएफएसपर्यंत डेटा हलविणे, डीबीएमएस ते एचडीएफएस डेटा हलवणे, ईटीएल उपकरणांबरोबर हावभाव कार्य करणे, ETL उपकरणामध्ये नकाशा कमी कराचे काम करणे, एटीएम टू एंड ईटीएल ईपीएल तंत्रज्ञानासह मोठे डेटा एकात्मता दर्शविणारे पीओसी.

क्लस्टर संरचना

कॉन्फिगरेशन विहंगावलोकन आणि महत्वाचे कॉन्फिगरेशन फाईल, कॉन्फिगरेशन पॅरामीटर्स आणि व्हॅल्यूज, एचडीएफएस पॅरामीटर्स मापदंड काढण्यासाठी मापदंड, हडोप पर्यावरण सेटअप, 'समाविष्ट करा' आणि 'बहिष्कृत' कॉन्फिगरेशन फाइल्स, प्रयोगशाळा: मॅपराइडस परफॉर्मंस ट्यूनिंग

प्रशासन आणि देखभाल

नॅनोोड / डॅटॅनोड निर्देशिका संरचना आणि फाइल्स, फाइल सिस्टम प्रतिमा आणि संपादन लॉग, चेकप्वाइंट प्रक्रिया, नॅनोोडोड अयशस्वी आणि पुनर्प्राप्ती प्रक्रिया, सेफ मोड, मेटाडेटा आणि डेटा बॅकअप, संभाव्य समस्या आणि उपाय / नोड्स जोडणे आणि काढून टाकणे, लॅब: MapReduce फाइल सिस्टम पुनर्प्राप्ती

देखरेख आणि समस्या निवारण

क्लस्टरचे निरीक्षण करण्याच्या सर्वोत्तम पद्धती, मॉनिटरिंग आणि समस्यानिवारण करण्यासाठी लॉज आणि स्टॅक ट्रेसचा वापर करणे, क्लस्टर मॉनिटर करण्यासाठी ओपन सोर्स टूल्सचा वापर करणे

जॉब शेड्यूलर: मॅप कमीशन जॉब सबमिशन फ्लो

समान क्लस्टर, फीफू वेळापत्रक, सुयोग्य नियमावली आणि त्याच्या कॉन्फिगरेशनवर नोकरी कशी करावी?

मल्टी नोड क्लस्टर सेटअप आणि चलन नकाशा ऍमेझॉन एक्स्क्लुएक्सएक्सवर जॉब कमी करा

ऍमेझॉन ec2 चा वापर करून मल्टी नोड क्लस्टर सेटअप - 4 नोड क्लस्टर सेटअप तयार करणे, क्लस्टरवरील नकाशा कमी करणे जॉब्स चालवणे

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER परिचय, ZOOKEEPER वापर प्रकरणे, ZOOKEEPER सेवा, ZOOKEEPER डेटा मॉडेल, Znodes आणि त्याच्या प्रकार, Znodes ऑपरेशन, Znodes घड्याळे, Znodes वाचते आणि लिहिते, सुसंगतीची गारंटियां, क्लस्टर व्यवस्थापन, नेते निवडणूक, वितरीत अनन्य लॉक, महत्त्वपूर्ण लॉक

अॅडव्हान्स ओझी

ओझी कशासाठी ?, ओझी स्थापित करणे, उदाहरण चालविणे, ओझी-वर्कफ्लो इंजिन, उदाहरण एम / आर ऍक्शन, वर्ड गणना उदाहरण, वर्कफ्लो ऍप्लिकेशन, वर्कफ्लो सबमिशन, वर्कफ़्लो स्टेट ट्रांझिशन, ओझी जॉब प्रोसेसिंग, ओझी सिक्युरिटी, ओझी सिक्युरिटी ?, जॉब सबमिडींग , मल्टी टेनेंसी आणि स्केलेबिलिटी, ओझी जॉबची वेळ रेखा, कोऑर्डिनेटर, बंडल, अॅब्स्ट्रॅक्शनची लेयर्स, आर्किटेक्चर, केस 1 चा वापर करा: वेळेचा ट्रिगर, केस 2 चा वापर करा: डेटा आणि टाइम ट्रिगर्स, केस 3 वापरा: रोलिंग विंडो

ऍडव्हान्स फ्ल्यूम

अपाचे फ्ल्यूचा आढावा, शारीरिक स्वरूपात वितरित डाटा स्त्रोत, डेटाची संरचना बदलणे, जवळची नजर, एनाटॉमी ऑफ फ्ल्यूम, कोर डिस्पेक्ट्स, इव्हेंट, क्लायंट्स, एजंटस्, सोर्स, चॅनेल, सिंक, इंटरसेप्टर्स, चॅनल सिलेक्टर, सिंक प्रोसेसर, डेटा इनगेट, एजंट पाइपलाइन , ट्रांझॅक्शनल डेटा एक्स्चेंज, रूटिंग आणि कॉपी करणे, का चॅनेल ?, केस-लॉग एकत्रीकरण वापरा, फ्लुम एजंट जोडणे, सर्व्हर फार्म हाताळणे, प्रति आयटेट डेटा व्हॉल्यूम, उदाहरण एक नोड फॉम डिप्लॉयमेंटचे वर्णन

अॅडव्हान्स HUE

एचईई परिचय, एचईओ पर्यावरणातील, एचईई म्हणजे काय ?, एचईई रिअल वर्ल्ड व्ह्यू, एचईई फायदे, फाइल ब्राऊझरमध्ये डेटा कसा अपलोड करावा ?, कंटेंट पहा, उपभोक्त्या एकत्रित करणे, एचडीएफएस एकत्रित करणे, एचईओ फ्रान्नेट

अॅडव्हान्स प्रभाव

IMPALA विहंगावलोकन: गोल, Impala च्या वापरकर्ता दृश्ये: अवलोकन, Impala च्या वापरकर्ता दृश्य: एस क्यू एल, Impala च्या प्रयोक्ता दृश्य: अपाचे HBase, Impala वास्तुकला, Impala राज्य स्टोअर, Impala कॅटलॉग सेवा, क्वेरी अंमलबजावणी टप्प्याटप्प्याने, Hive करण्यासाठी Impala तुलना

Hadoop अर्ज चाचणी

चाचणी महत्त्वाचे आहे, युनिट चाचणी, एकीकरण चाचणी, परफॉर्मन्स टेस्टिंग, डायग्नोस्टिक्स, रात्रीचे QA चाचणी, बेंचमार्क आणि एंड टेस्ट्स समाप्त, कार्यात्मक चाचणी, प्रकाशन प्रमाणन चाचणी, सुरक्षा चाचणी, स्केलेबिलिटी टेस्टिंग, कमिशनिंग आणि डेटा नोड्स चाचणी, विश्वसनीयता चाचणी , रिलीझ चाचणी

Hadoop चाचणी व्यावसायिक भूमिका आणि जबाबदारी

प्रत्येक टप्प्यावर (एचडीएफएस, हायवे, एचबीएई) परीक्षेची आवश्यकता, चाचणी आकलन, चाचणी प्रकरणे तयार करणे, टेस्ट डेटा, टेस्ट बेड निर्मिती, टेस्ट एक्झिक्यूशन, डिफेक्ट रिपोर्टिंग, डिफेक्ट रिटस्ट, डेली स्टेटस रिपोर्ट डिलिवरी, टेस्ट पूर्णता इ. डेटा सत्यापन, सलोखा, प्रयोक्ता प्रमाणीकरण आणि प्रमाणीकरण चाचणी (गट, वापरकर्ते, विशेषाधिकार इत्यादी) यांचा समावेश असलेल्या परंतु त्यात मर्यादित नसलेल्या, विकास गट किंवा व्यवस्थापक आणि वाहन चालविणा-या दोषांविषयी अहवाल देणे, वगैरे / वगैरे वापरुन इनपुट (लॉग / फाइल्स / रेकॉर्ड इ.) लोड करणे. त्यांना बंद करणे, सर्व दोष एकत्रित करणे आणि दोष अहवाल तयार करणे, कोर हडोॉप मधील नवीन वैशिष्ट्यांचे प्रमाणीकरण करणे आणि समस्या.

नकाशा-कमी करा प्रोग्राम्सच्या चाचणीसाठी एमआर युनिट असे बुरुज

विकास कार्यसंघ किंवा व्यवस्थापक यांना दोष नोंदवा आणि त्यांना बंद करण्यासाठी चालविणे, सर्व दोषांचे एकत्रीकरण करणे आणि दोष अहवाल तयार करणे, नकाशा-कमी करा प्रोग्राम्सच्या चाचणीसाठी एमआर युनिट असे चाचणी फ्रेमवर्क तयार करण्यासाठी जबाबदार

युनिट चाचणी

क्वेरीज उर्जा साधन वापरून OOZIE, डेटा प्रमाणीकरण वापरून स्वचालन चाचणी.

चाचणी अंमलबजावणी

एचडीएफएस अपग्रेड, टेस्ट ऑटोमेशन आणि रिझल्टसाठी चाचणी योजना

Hadoop अनुप्रयोग चाचणीसाठी चाचणी योजना धोरण आणि चाचणी प्रकरणे लेखन

कसे प्रतिष्ठापीत आणि कॉन्फिगर चाचणी

जॉब आणि सर्टिफिकेशन सपोर्ट

क्लाउडेरा प्रमाणन सूचना आणि मार्गदर्शन आणि उपहास मुलाखत तयारी, व्यावहारिक विकास सूचना आणि तंत्र

येथे आम्हाला लिहा info@itstechschool.com आणि पाठ्यक्रम किंमत आणि प्रमाणन खर्च, वेळापत्रक आणि स्थानासाठी + 91-9870480053 वर आमच्याशी संपर्क साधा

आमच्यास एक प्रश्न ठेवा

हे प्रशिक्षण अभ्यासक्रम आपल्याला दोघांना साफ करण्यास मदत करण्यासाठी डिझाइन केले आहे क्लौडेरा स्पार्क आणि हडोॉप डेव्हलपर प्रमाणन (CCA175) परीक्षा आणि अपाचे Hadoop (CCAH) साठी क्लाउडेरा प्रमाणित प्रशासक परीक्षा संपूर्ण प्रशिक्षण अभ्यासक्रम या दोन प्रमाणिकरण कार्यक्रमांप्रमाणेच आहे आणि आपल्याला सोप्या पद्धतीने हे प्रमाणन परीक्षा साफ करण्यास आणि शीर्ष एमएनसीमधील सर्वोत्कृष्ट नोकरी मिळविण्यात मदत करते.

या प्रशिक्षणाचा एक भाग म्हणून आपण रिअल टाइम प्रोजेक्ट्स आणि असाइनमेंटवर काम करणार आहात ज्यात वास्तविक जगाच्या उद्योगात प्रचंड प्रभाव पडू शकतो जेणेकरून तुम्हाला सहजपणे आपल्या करिअरचा जलद पल्ला गाठण्यात मदत होईल.

या प्रशिक्षण कार्यक्रमाच्या समाप्तीनंतर संबंधित परीक्षांच्या प्रश्न विचारलेल्या प्रश्नांचे पूर्णपणे प्रतिबिंबित करण्यात येणार्या क्विझ असतील आणि प्रमाणन परीक्षेत अधिक गुण मिळविण्यास मदत करतील.

त्याचे अभ्यासक्रम पूर्ण प्रमाणपत्र प्रोजेक्ट काम पूर्ण झाल्यावर (तज्ज्ञ पुनरावलोकन वर) आणि क्विझमध्ये कमीत कमी 60% गुणांच्या गुणांनुसार दिला जाईल. एरिक्सन, सिस्को, कॉग्निझंट, सोनी, म्यू सिग्मा, सेंट-गोबेन, स्टॅन्डर्ड चार्टर्ड, टीसीएस, जेनपॅक्ट, हेक्झवेअर इत्यादी शीर्ष अवघामध्ये + एमएनसी मध्ये इंटेनलिपेट प्रमाणन मान्य आहे.

अधिक माहितीसाठी कृपया आमच्याशी संपर्क साधा.


पुनरावलोकने