ビッグデータコースのシラバス：概念、期間、機能
公開: 2021-03-11ビッグデータの専門家になりたいが、ビッグデータコースで何を勉強するのか疑問に思っていますか？ 「はい」と答えた場合、これはあなたにぴったりの記事です。
この記事では、ビッグデータコースで教えるさまざまなツール、概念、テクノロジーについて学習しながら、upGradのビッグデータコースのシラバスについて説明します。 さぁ、始めよう：
目次
upGradのビッグデータコースのシラバス
upGradでは、ビッグデータのソフトウェア開発専門分野のPGディプロマを提供しています。 このコースは13か月間続き、ビデオやライブセッションを通じて業界の専門家から直接学ぶことができます。
ビッグデータコースのシラバスは次のとおりです。
プログラミングの基礎
ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマは、プログラミングの基礎と基本的なデータ構造から始まります。 利用可能な最も人気のあるプログラミング言語の1つであるJavaの基礎と、その基本的な構成要素について学習します。
このコースでは、最初に、さまざまなJavaプログラムの作成方法を学習することにより、Javaとその機能について理解します。 また、データとメソッドを含むオブジェクトを作成するオブジェクト指向プログラミングについても学習します。 このコースでは、OOPの抽象化、カプセル化、継承、およびポリモーフィズムについて説明します。
これらの概念について学習した後、データ構造配列とArrayListsについて学習します。 このコースは、これらの重要な概念を操作を通じて理解し、後続のモジュールの環境をセットアップするのに役立ちます。
また、ソフトウェア製品の要件を特定し、その情報を使用して製品のアプリケーションと機能を選択する方法についても学習します。 これらの基本的な概念を理解することで、ビッグデータとそのさまざまなサブセクションを学習するための強力な基盤が得られます。
コースには複数の課題があり、初期段階では2つの課題を完了する必要があります。 最初のものは要件の識別に関するものであり、2番目のものはモジュールレベルの実装に関するものであり、アプリケーション内にさまざまなモジュールを実装する必要があります。
プログラミングの高度な概念
プログラミングの基礎に関する前のセクションを完了すると、私たちのプログラムは、この分野の中級および上級の概念を教え始めます。
ビッグデータで実行する実装の多くは、これらの概念に精通している必要があります。そのため、このセクションには複数のモジュールがあります。 このセクションで学習する主要な概念には、次のものがあります。
統合とテスト
製品のさまざまなコンポーネントを統合して、それらが連携して製品をテストし、障害ポイントを特定して修正できるようにする方法について学習します。
SDLCとアジャイル手法
ソフトウェア開発ライフサイクルと、ソフトウェア製品の開発に存在するさまざまなステップについて学習します。 また、アジャイル手法についても説明し、それらがどのように機能するかを説明します。
オブジェクト指向デザイン
オブジェクト指向設計とUML図の重要性とアプリケーションについて学習します。
テストとバージョン管理
単体テストは、ソフトウェア製品の個々のユニットをテストする場合です。 単体テストと、テスト駆動開発およびコードリファクタリングの特性について学習します。 このコースでは、既存のソフトウェアプロジェクトに貢献することで、最新のソフトウェアエンジニアリングの実践とスキルも学びます。
データ構造とアルゴリズム、およびそれらの使用方法について学習します。 学習する追加の重要な概念には、Big-oh、ランタイム+メモリ分析、時間とスペースのトレードオフ、問題のアルゴリズムの複雑さ、およびそれらの実装をより効率的にする方法が含まれます。
二分探索木、ハッシュテーブル、ツリーなどのさまざまなデータ構造の使用法とアプリケーションについて学習します。
プログラミングのすべての高度な概念を学習したら、学習したすべてのコーディングアプリケーションについて試験を行う必要があります。 それはあなたがあなたの知識をテストし、あなたの弱点を特定するのに役立ちます。
ビッグデータの基礎
このセクションでは、ビッグデータを紹介し、ビッグデータとは何か、その特性とは何か、およびその決定要因について説明します。 ビッグデータに慣れたら、クラウドとは何かを理解し、プログラムの次のセクションで必要になるAWS（Amazon Web Services）アカウントを設定するのに役立ちます。
ディメンションおよびリレーショナルデータモデリング、分散システムとそれらのプログラミングモデル、およびビッグデータの実装に必要ないくつかの主要なツールについて学習します。
このコースでは、最も著名なビッグデータテクノロジーであるHadoopを介した分散データ処理とストレージの世界に慣れることができます。 このモジュールでは、PythonでMapReduceジョブを作成する方法についても学習します。
ビッグデータの高度な概念
コースの最終四半期では、ビッグデータの専門家が持つ必要のあるすべての高度なスキルを学びます。 このセクションで学習する重要な概念のいくつかは次のとおりです。
大規模データ処理
このコースでは、高速ビッグデータ処理エンジンであるApache Sparkを紹介し、Sparkを使用して大規模なデータ処理ソリューションを構築します。
ETLとデータの取り込み
ETL（抽出、転送、読み込み）、データ取り込みの基本、および同じ中で直面する可能性のある主な課題について学習します。 SqoopとFlumeについて、およびそれらを使用してHadoopにデータを取り込む方法について学習します。
NoSQLデータベース
NoSQLデータベースと、それらでApacheHBaseとMongoDBを使用する方法について説明します。
ハイブとクエリ
必要なデータウェアハウス管理ツールであるApacheHiveに精通します。 Hiveの助けを借りて、データウェアハウスを管理およびクエリし、大規模なデータ分析のためにHQLを作成する方法を学びます。
これらの概念とは別に、ビッグデータコースのこのセクションでは、他の多くのテクノロジーとビッグデータの概念について説明します。 Apache Flink、Spark Streaming、Amazon Redshift、IntelliJ、Apache SparkStructuredStreamingなどについて学習します。
このモジュールの最後に、ビッグデータのスキルと知識をテストするための試験があります。 また、これまでに学んだすべての概念を適用する必要があるキャップストーングループプロジェクトもあります。
upGradのビッグデータコースの追加機能
上で共有したビッグデータコースのシラバスは、氷山の一角にすぎません。 ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマには、さらに多くのハイライトがあります。
まず、完全にオンラインであるため、学生や職業生活を中断することなく、自宅の快適さから学ぶことができます。 このコースでは、7つ以上のプロジェクトとケーススタディを含む400時間以上のコンテンツを利用できます。
このプログラムを完了すると、upGradとIIIT-BからIIITバンガロア卒業生のステータスと修了証明書を取得できます。 また、テクノロジー以外のバックグラウンドを持つ専門家がテクノロジー業界に参入するのを支援するために、キャリア移行ブートキャンプを開催しています。 専門家との1対1のメンターシップセッション、エンプロイアビリティテスト、面接の質問の網羅的なリストなどを受け取ります。
必ずコースをチェックして、あなたがそれについてどう思うかを私たちに知らせてください。
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結論
私たちのコースには多くのモジュールがあります。 ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマについて詳しく知りたい場合は、コースのシラバスとハイライトの詳細な概要が記載されているコースページを確認することをお勧めします。
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