ชนิดฝึกอบรมในห้องเรียน
ลงทะเบียน

ติดต่อเรา

ฟิลด์ที่มีเครื่องหมาย a * จะต้อง

 

หลักสูตรการรับรองข้อมูลขนาดใหญ่

หลักสูตรการฝึกอบรมและการฝึกอบรม Big Data Hadoop

ภาพรวมสินค้า

ผู้ชมและข้อกำหนดเบื้องต้น

เค้าร่างหลักสูตร

กำหนดการและค่าธรรมเนียม

ได้รับการรับรอง

ข้อมูลหลักสูตรการรับรองหลักสูตร Big Data Hadoop

เป็นหลักสูตรฝึกอบรมด้านข้อมูลขนาดใหญ่ของ Hadoop Big Data ซึ่งได้รับการออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมโดยคำนึงถึงความต้องการในอุตสาหกรรมในปัจจุบันเพื่อให้การเรียนรู้ในเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และโมดูล Hadoop นี่เป็นหลักสูตรฝึกอบรมการรับรองข้อมูล Big Data ที่ได้รับการยอมรับจากภาคอุตสาหกรรมซึ่งเป็นการรวมหลักสูตรการฝึกอบรมในนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Hadoop ผู้ดูแลระบบ Hadoop การทดสอบ Hadoop และการวิเคราะห์ นี้ Cloudera การฝึกอบรม Hadoop จะช่วยให้คุณสามารถล้างข้อมูลข้อมูลขนาดใหญ่ได้

วัตถุประสงค์

  • หลักการพื้นฐานของ Hadoop 2.7 และ YARN และเขียนโปรแกรมประยุกต์โดยใช้
  • การตั้งค่า Pseudo โหนดและคลัสเตอร์หลายโหนดบน Amazon EC2
  • ต้นแบบ HDFS, MapReduce, รัง, หมู, Oozie, Sqoop, Flume, Zookeeper, HBase
  • เรียนรู้ Spark, Spark RDD, Graphx, MLlib การเขียนโปรแกรม Spark
  • กิจกรรมการบริหารหลักของ Hadoop เช่นการจัดการคลัสเตอร์การตรวจสอบการบริหารและการแก้ไขปัญหา
  • การกำหนดค่าเครื่องมือ ETL เช่น Pentaho / Talend เพื่อทำงานกับ MapReduce, Hive, Pig ฯลฯ
  • ความเข้าใจโดยละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
  • โปรแกรมทดสอบ Hadoop โดยใช้ MR Unit และเครื่องมืออัตโนมัติอื่น ๆ
  • ทำงานร่วมกับรูปแบบข้อมูล Avro
  • ฝึกฝนการใช้ชีวิตจริงด้วย Hadoop และ Apache Spark
  • พร้อมที่จะล้างข้อมูล Big Data Hadoop Certification

ผู้ชมเป้าหมาย

  • นักพัฒนาโปรแกรมและผู้ดูแลระบบ
  • ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำงานที่มีประสบการณ์ผู้จัดการโครงการ
  • นักพัฒนาซอฟต์แวร์ Big DataHadoop กระตือรือร้นที่จะเรียนรู้แนวอื่น ๆ เช่นการทดสอบ Analytics การบริหาร
  • ผู้เชี่ยวชาญด้านเมนเฟรมสถาปนิกและผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบ
  • Business Intelligence คลังสินค้าข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้าน Analytics
  • ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีที่กระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เทคโนโลยี Big Data ล่าสุดสามารถใช้การฝึกอบรมออนไลน์ Big Data Hadoop Certification นี้

เบื้องต้น

  • ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการฝึกอบรมข้อมูลขนาดใหญ่นี้และเพื่อให้สามารถใช้งาน Hadoop ได้ แต่พื้นฐานของ UNIX, SQL และ java จะเป็นสิ่งที่ดี Intellipaat เรามีหลักสูตร unix และ Java ฟรีพร้อมกับการฝึกอบรมการรับรองข้อมูล Big Data เพื่อเพิ่มทักษะที่จำเป็นเพื่อให้คุณสามารถเรียนรู้เส้นทางการเรียนรู้ของ Hadoop ได้ดี

ระยะเวลาร่างหลักสูตร: 2 วัน

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Big Data & Hadoop และระบบนิเวศแผนที่ลดและ HDFS

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร Hadoop พอดีกับระบบจัดจำหน่ายไฟล์ Hadoop - Replications ขนาดบล็อกรอง Namenode ความพร้อมใช้งานสูงความเข้าใจเรื่อง YARN - ResourceManager, NodeManager, ความแตกต่างระหว่าง 1.x และ 2.x

การติดตั้งและตั้งค่า Hadoop

สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ของ Hadoop 2.x สภาและความพร้อมใช้งานสูงการตั้งค่าคลัสเตอร์การผลิตโดยทั่วไปโหมด Hodeop Cluster คำสั่ง Hadoop Shell แบบทั่วไปไฟล์การกำหนดค่า Hadoop 2.x Cloudera โหนดคลัสเตอร์เดียว

ดำน้ำลึกใน Mapreduce

วิธีการทำงานของ Mapreduce วิธีลดงานวิธีการทำงานของไดรเวอร์ Combiners พาร์ติชันรูปแบบอินพุตรูปแบบเอาท์พุทการสุ่มและเรียงลำดับการเข้าร่วม Mapside ลดการเข้าร่วมด้านข้าง MRUnit การแจกจ่าย Cache

การออกกำลังกายในห้องปฏิบัติการ:

การทำงานร่วมกับ HDFS การเขียนโปรแกรม WordCount การเขียนพาร์ติชันที่กำหนดเอง Mapreduce ด้วย Combiner การเข้าร่วมด้านแผนที่ลดการเข้าร่วมด้านข้างการทดสอบหน่วย Mapreduce การเรียกใช้ Mapreduce ในโหมด LocalJobRunner

แก้ปัญหากราฟ

อะไรคือกราฟ, การแสดงกราฟ, อัลกอริทึมการค้นหาขั้นสูงแบบเบ็ดเตล็ด, การแสดงกราฟของแผนที่ลด, วิธีการทำอัลกอริทึมของกราฟ, ตัวอย่างแผนผังกราฟลด,

    การออกกำลังกาย 1: Exercise 2: Exercise 3:

ความเข้าใจโดยละเอียดของหมู

A. บทนำหมู

ทำความเข้าใจกับ Apache Pig คุณลักษณะต่างๆการใช้งานต่างๆและการเรียนรู้การโต้ตอบกับหมู

B. การใช้งานหมูเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

ไวยากรณ์ของ Pig Latin, คำจำกัดความต่างๆ, การเรียงลำดับและกรองข้อมูล, ชนิดข้อมูล, การปรับใช้หมูสำหรับ ETL, การโหลดข้อมูล, การดูสคีมา, คำจำกัดความของฟิลด์, ฟังก์ชันที่ใช้กันทั่วไป

C. หมูสำหรับประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

ประเภทข้อมูลต่างๆรวมทั้งซ้อนกันและซับซ้อนข้อมูลการประมวลผลด้วยหมู, การทำซ้ำข้อมูลกลุ่ม, การออกกำลังกาย

D. การดำเนินการข้อมูลหลายชุด

การรวมชุดข้อมูลการแยกชุดข้อมูลวิธีต่างๆในการตั้งชุดข้อมูลการตั้งค่าการดำเนินการการออกกำลังกายด้วยมือ

E. ขยายหมู

ทำความเข้าใจกับฟังก์ชันที่กำหนดโดยผู้ใช้ประมวลผลข้อมูลกับภาษาอื่น ๆ การนำเข้าและมาโครโดยใช้สตรีมมิ่งและ UDF เพื่อขยาย Pig การฝึกปฏิบัติ

F. หมูงาน

การทำงานกับชุดข้อมูลจริงที่เกี่ยวข้องกับ Walmart และ Electronic Arts เป็นกรณีศึกษา

ความเข้าใจโดยละเอียดของ Hive

บทนำ A. Hive

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Hive การเปรียบเทียบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมกับการเปรียบเทียบ Hive, Pig and Hive การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบไฮฟ์และไฮฟ์การโต้ตอบระหว่างไฮฟ์และกรณีการใช้งานต่างๆของ Hive

B. Hive สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ HiveQL ไวยากรณ์พื้นฐานตารางต่างๆและฐานข้อมูลชนิดข้อมูลการรวมชุดข้อมูลการสร้างฟังก์ชันต่างๆในตัวการปรับใช้แบบสอบถาม Hive ในสคริปต์เชลล์และเว้

C. การจัดการข้อมูลกับ Hive

ฐานข้อมูลต่างๆการสร้างฐานข้อมูลรูปแบบข้อมูลใน Hive การสร้างแบบจำลองข้อมูล Hive-managed Tables การจัดการด้วยตนเองตารางการโหลดข้อมูลการเปลี่ยนฐานข้อมูลและตารางการทำให้แบบสอบถามง่ายขึ้นด้วย Views การจัดเก็บผลการสืบค้นข้อมูลการควบคุมการเข้าถึงข้อมูลการจัดการข้อมูล กับ Hive, เซิร์ฟเวอร์ Hive Metastore และ Thrift

D. การเพิ่มประสิทธิภาพของ Hive

เรียนรู้ประสิทธิภาพของข้อความค้นหาการจัดทำดัชนีข้อมูลการแบ่งพาร์ติชันและการเก็บข้อมูล

E. ขยาย Hive

การปรับใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กำหนดสำหรับการขยาย Hive

F. Hands on Exercises - การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และแบบสอบถามที่กว้างขวาง

การปรับใช้งาน Hive สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการสืบค้นข้อมูลจำนวนมาก

G. UDF การเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น

ทำงานอย่างกว้างขวางกับข้อความค้นหาที่ผู้ใช้กำหนดเรียนรู้วิธีเพิ่มประสิทธิภาพข้อความค้นหาวิธีการต่าง ๆ ในการปรับแต่งประสิทธิภาพ

ละมั่งอาฟริกา

A. บทนำสู่ Impala

Impala คืออะไร, วิธีการ Impala Differs จาก Hive and Pig, ความแตกต่างระหว่าง Impala Differs จากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์, ข้อ จำกัด และทิศทางในอนาคต, การใช้ Impala Shell

B. การเลือกสิ่งที่ดีที่สุด (Hive, Pig, Impala)

C. การสร้างแบบจำลองและการจัดการข้อมูลด้วย Impala และ Hive

ภาพรวมการจัดเก็บข้อมูล, การสร้างฐานข้อมูลและตาราง, การโหลดข้อมูลลงในตาราง, HCatalog, การแคชเมตาดาต้า Impala

D. การแบ่งพาร์ติชันข้อมูล

การแบ่งพาร์ติชันใน Impala และ Hive

(AVRO) รูปแบบข้อมูล

การเลือกรูปแบบไฟล์, การสนับสนุนเครื่องมือสำหรับรูปแบบไฟล์, Avro Schemas, การใช้ Avro with Hive และ Sqoop, Evro Schema Evolution, การบีบอัด

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม Hbase

Hbase คืออะไรไม่เหมาะกับอะไร NOSQL คืออะไร

Apache Spark

A. ทำไมต้อง Spark? การทำงานกับ Spark และ Hadoop Distributed File System

Spark คืออะไรการเปรียบเทียบระหว่าง Spark กับ Hadoop ส่วนประกอบของ Spark

B. ส่วนประกอบของ Spark, อัลกอริทึม Spark ทั่วไป - อัลกอริทึม Iterative, การวิเคราะห์กราฟ, การเรียนรู้ด้วยเครื่อง

Apache Spark - บทนำความสอดคล้องความพร้อมใช้งาน Partition Unified Stack Spark, ส่วนประกอบ Spark, ตัวอย่าง Scalding, ควาญ, พายุ, กราฟ

C. การเรียกใช้ Spark ในคลัสเตอร์การเขียน Spark Applications โดยใช้ Python, Java, Scala

อธิบายตัวอย่าง python, แสดงการติดตั้ง spark, อธิบายโปรแกรมควบคุม, อธิบายบริบท spark ด้วยตัวอย่าง, กำหนดตัวแปรที่พิมพ์อย่างอ่อน, รวม scala และ java ต่อเนื่อง, อธิบายความพร้อมกันและการแจกแจง, อธิบายลักษณะพิเศษคืออธิบายฟังก์ชันลำดับที่สูงขึ้นด้วยตัวอย่าง Defines OFI กำหนดการ, ข้อดีของ Spark, ตัวอย่างของ Lamda โดยใช้ประกาย, อธิบาย Mapreduce ด้วยตัวอย่าง

การตั้งค่าและการเรียกใช้แผนที่ของ Hadoop Cluster ลดงาน

การตั้งค่าหลายโหนดคลัสเตอร์โดยใช้ Amazon ec2 - การสร้างการตั้งค่าคลัสเตอร์โหนด 4 การเรียกใช้แผนที่ลดงานในคลัสเตอร์

โครงการสำคัญ - การรวมทั้งหมดและการเชื่อมต่อจุด

การวางทั้งหมดและจุดเชื่อมต่อการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การเชื่อมต่อ ETL กับระบบนิเวศ Hadoop

วิธีการทำงานของ ETL ในอุตสาหกรรมข้อมูลขนาดใหญ่การเชื่อมต่อกับ HDFS จากเครื่องมือ ETL และการย้ายข้อมูลจากระบบ Local ไปเป็น HDFS การย้ายข้อมูลจาก DBMS ไปเป็น HDFS การทำงานกับไฮฟ์ด้วยเครื่องมือ ETL การสร้างแผนที่ลดงานในเครื่องมือ ETL End to End ETL PoC แสดงการรวมข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยเครื่องมือ ETL

การกำหนดค่าคลัสเตอร์

ภาพรวมการกำหนดค่าและไฟล์การกำหนดค่าที่สำคัญพารามิเตอร์และค่าคอนฟิกการกำหนดค่าพารามิเตอร์ HDFS พารามิเตอร์ MapReduce การตั้งค่าสภาพแวดล้อม Hadoop ไฟล์การกำหนดค่า 'รวม' และ 'ยกเว้น' Lab: การปรับแต่งประสิทธิภาพ MapReduce

การบริหารและการบำรุงรักษา

โครงสร้างและโครงสร้างไดเร็กทอรีของ Namenode / Datanode รูปภาพระบบไฟล์และบันทึกแก้ไขกระบวนการ Checkpoint ขั้นตอน Namenode และขั้นตอนการกู้คืน Safe Mode ข้อมูลเมตาและการสำรองข้อมูลปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและโซลูชัน / สิ่งที่ต้องค้นหาการเพิ่มและลบโหนด Lab: การกู้คืนระบบไฟล์ MapReduce

การตรวจสอบและแก้ไขปัญหา

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการตรวจสอบคลัสเตอร์การใช้บันทึกและร่องสแต็คเพื่อตรวจสอบและแก้ไขปัญหาการใช้เครื่องมือโอเพนซอร์สเพื่อตรวจสอบคลัสเตอร์

กำหนดการงาน: แผนที่ลดขั้นตอนการส่งงาน

วิธีการจัดกำหนดการงานในคลัสเตอร์เดียวกัน FIFO Schedule, Fair Scheduler และการกำหนดค่าต่างๆ

การตั้งค่า Multi Node Cluster และการเรียกใช้แผนที่ลดงานใน Amazon Ec2

การตั้งค่าหลายโหนดคลัสเตอร์โดยใช้ Amazon ec2 - การสร้างการตั้งค่าคลัสเตอร์โหนด 4 การเรียกใช้แผนที่ลดงานในคลัสเตอร์

ZOOKEEPER

ZOOKEEPER การใช้ ZOOKEEPER, ZOOKEEPER Services, ZOOKEEPER ข้อมูลแบบ Znodes และชนิดการดำเนินงานของ Znodes, นาฬิกา Znodes, Znodes อ่านและเขียน, การรับรองความสอดคล้อง, การจัดการคลัสเตอร์, การเลือกผู้นำ, การล็อคพิเศษ Exclusive, จุดสำคัญ

Advance Oozie

ทำไมต้อง Oozie? การติดตั้ง Oozie การใช้ตัวอย่างเครื่องมือ Oozie- เวิร์กโฟลว์การดำเนินการตัวอย่าง M / R ตัวอย่างการนับของ Word การประยุกต์ใช้เวิร์กโฟลว์การส่งงานเวิร์กโฟลว์การเปลี่ยนสถานะเวิร์กโฟลว์การประมวลผลงาน Oozie ความปลอดภัย Oozie ความปลอดภัยของ Oozie การส่งงาน , การเช่าหลายรูปแบบและความยืดหยุ่น, เส้นเวลาของงาน Oozie, ผู้ประสานงาน, กลุ่ม, เลเยอร์ของนามธรรม, สถาปัตยกรรม, กรณีใช้ 1: ทริกเกอร์เวลา, ใช้กรณี 2: ทริกเกอร์ข้อมูลและเวลา, ใช้กรณี 3: กลิ้งหน้าต่าง

Advance Flume

ภาพรวมของ Apache Flume การแจกแจงทางกายภาพของแหล่งข้อมูลการเปลี่ยนโครงสร้างข้อมูลมุมมองที่ใกล้ชิดกายวิภาคของลุ่มน้ำแนวคิดหลักเหตุการณ์ลูกค้าเอเจนต์แหล่งช่องสัญญาณ Sinks การสกัดกั้นช่องทางตัวประมวลผล Sink การป้อนข้อมูลระบบตัวแทน การแลกเปลี่ยนข้อมูลทางธุรกรรมการกำหนดเส้นทางและการทำซ้ำทำไมถึงใช้แชแนลการใช้งานกรณีการรวมกลุ่มการเพิ่มตัวแทนฟลูมการจัดการฟาร์มเซิร์ฟเวอร์ปริมาณข้อมูลต่อตัวแทนตัวอย่างที่อธิบายถึงการใช้งานโหนดโหนดเดียว

Advance HUE

แนะนำ HUE, ระบบนิเวศน์ของ HUE, HUE คืออะไร, มุมมอง HUE จริง, ข้อดีของ HUE, วิธีการอัปโหลดข้อมูลใน File Browser?, ดูเนื้อหา, การรวมผู้ใช้, รวม HDFS, พื้นฐานของ HUE FRONTEND

Advance Impala

IMPALA ภาพรวม: เป้าหมายมุมมองของผู้ใช้ Impala: ภาพรวมมุมมองของผู้ใช้ Impala: SQL มุมมองผู้ใช้ Impala: Apache HBase สถาปัตยกรรม Impala สถาปัตยกรรม Impala state store บริการ Impala catalog, ขั้นตอนการเรียกค้น Query, เปรียบเทียบ Impala to Hive

การทดสอบแอพพลิเคชัน Hadoop

ทำไมการทดสอบจึงเป็นเรื่องสำคัญการทดสอบหน่วยทดสอบบูรณาการการทดสอบสมรรถนะการวินิจฉัยการตรวจสอบคุณภาพชีวิตตลอดจนการทดสอบคุณภาพการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานการทดสอบการรับรองความถูกต้องการทดสอบความปลอดภัยการทดสอบความสามารถในการปรับขนาดการทดสอบการทดสอบความน่าเชื่อถือ , ปล่อยการทดสอบ

บทบาทและความรับผิดชอบของ Hadoop Testing Professional

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับข้อกำหนดการจัดเตรียมการประเมินผลการทดสอบกรณีทดสอบข้อมูลทดสอบการสร้างเตียงทดสอบการทดสอบการรายงานข้อบกพร่องการทดสอบความบกพร่องอีกครั้งการส่งรายงานสถานะรายวันการทดสอบเสร็จสิ้นการทดสอบ ETL ในทุกขั้นตอน (HDFS, HIVE, HBASE) ในขณะที่ (กลุ่มผู้ใช้สิทธิพิเศษ ฯลฯ ), รายงานข้อบกพร่องให้กับทีมพัฒนาหรือผู้จัดการและการขับขี่ ตรวจสอบความถูกต้องและประเด็นใหม่ ๆ ใน Core Hadoop

Framework ที่เรียกว่า MR Unit สำหรับการทดสอบโปรแกรม Map-Reduce

รายงานข้อบกพร่องให้กับทีมพัฒนาหรือผู้จัดการและผลักดันให้พวกเขาปิดผนึกรวมข้อบกพร่องทั้งหมดและสร้างรายงานข้อบกพร่องรับผิดชอบในการสร้างกรอบการทดสอบที่เรียกว่า MR Unit สำหรับการทดสอบโปรแกรม Map-Reduce

การทดสอบหน่วย

การทดสอบระบบอัตโนมัติโดยใช้ OOZIE การตรวจสอบข้อมูลโดยใช้เครื่องมือแบบสอบถามการกระชาก

ดำเนินการทดสอบ

แผนการทดสอบสำหรับการอัปเกรด HDFS, ทดสอบระบบอัตโนมัติและผลการทดสอบ

แผนกลยุทธ์การทดสอบและการเขียนกรณีทดสอบสำหรับการทดสอบ Hadoop Application

วิธีการทดสอบการติดตั้งและกำหนดค่า

การสนับสนุนงานและใบรับรอง

คำแนะนำในการรับรอง Cloudera และการแนะแนวและการเตรียมการสัมภาษณ์บทสัมภาษณ์เทคนิคการพัฒนาและเทคนิคการปฏิบัติ

กรุณาเขียนถึงเราที่ info@itstechschool.com และติดต่อเราได้ที่ + 91-9870480053 สำหรับราคาและค่าใช้จ่ายของหลักสูตรกำหนดการและสถานที่

ปล่อยคำถามให้เรา

หลักสูตรการฝึกอบรมนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณสามารถเคลียร์ได้ทั้งสองอย่าง การรับรอง Cloudera Spark และ Hadoop Developer (CCA175) สอบและ Cloudera Certified Administrator สำหรับ Apache Hadoop (CCAH) การสอบ เนื้อหาหลักสูตรการฝึกอบรมทั้งหมดสอดคล้องกับทั้งสองโปรแกรมการรับรองและช่วยให้คุณสามารถล้างการสอบรับรองเหล่านี้ได้อย่างง่ายดายและได้งานที่ดีที่สุดใน MNCs ชั้นนำ

เป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมนี้คุณจะได้ทำงานในโครงการเรียลไทม์และการมอบหมายที่มีผลกระทบอันยิ่งใหญ่ในสถานการณ์อุตสาหกรรมโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถติดตามงานของคุณได้อย่างง่ายดาย

ในตอนท้ายของโปรแกรมการฝึกอบรมนี้จะมีแบบทดสอบที่สะท้อนถึงประเภทคำถามที่ถามในการสอบเพื่อรับการรับรองตามลำดับและช่วยให้คุณทำคะแนนได้ดีขึ้นในการสอบการรับรอง

ใบรับรองการสำเร็จหลักสูตรของ ITS จะได้รับเมื่อเสร็จสิ้นการทำงานของโครงการ (ในการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ) และเมื่อได้คะแนนอย่างน้อย 60% คะแนนในแบบทดสอบ การรับรอง Intellipaat เป็นที่รู้จักกันดีในกลุ่ม 80 + MNCs ชั้นนำเช่น Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, Genpact, Hexaware เป็นต้น

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณา ติดต่อเรา.


ความคิดเห็น