Global Certificate in AWS & Azure: Data Lakes and Analytics
-- अभी देख रहे हैंThe Global Certificate in AWS & Azure: Data Lakes and Analytics is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills for managing and analyzing big data using Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure. This certification course emphasizes the importance of data lakes, a centralized repository for storing and analyzing large volumes of structured and unstructured data, and analytics, the process of examining data to draw meaningful insights.
7,961+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफाइल में जोड़ें
पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
Here are the essential units for Global Certificate in AWS & Azure: Data Lakes and Analytics:
• Fundamentals of Data Lakes: Understanding the concept, components, and benefits of data lakes in modern data analytics. Includes topics such as data ingestion, storage, processing, and security.
• AWS Data Lake Services: Explores AWS-specific data lake services such as Amazon S3, Amazon Kinesis, AWS Glue, and Amazon Redshift. Covers how to design, build, and manage data lakes in the AWS ecosystem.
• Azure Data Lake Services: Covers Azure-specific data lake services such as Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks, and Azure Synapse Analytics. Includes hands-on experience with building and managing data lakes in Azure.
• Big Data Processing with Hadoop and Spark: Covers big data processing frameworks such as Hadoop and Spark. Includes hands-on experience with setting up and using these frameworks for data processing and analytics.
• Data Analytics with SQL and NoSQL: Explores the use of SQL and NoSQL databases for data analytics. Covers topics such as data warehousing, data modeling, and query optimization.
• Machine Learning with AWS and Azure: Covers machine learning techniques and algorithms for data analytics. Includes hands-on experience with using AWS and Azure-specific machine learning services such as Amazon SageMaker and Azure Machine Learning.
• Data Visualization and Reporting: Covers best practices for data visualization and reporting. Includes hands-on experience with using tools such as Power BI, Tableau, and AWS QuickSight for creating interactive reports and dashboards.
• Security and Compliance for Data Lakes: Covers
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
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- कोर्स सामग्री
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