在线课程 – IBM Institute NoSQL、大数据和 Spark 专业认证

专业化 – 3 门课程系列

数据管理行业对具有 NoSQL 技能的数据工程师和专业人员的需求量很大。此专业化面向那些有兴趣培养使用大数据、Apache Spark 和 NoSQL 数据库的基本技能的人。三门内容丰富的课程涵盖 MongoDB 和 Apache Cassandra 等常用数据库，以及广泛使用的大数据 Apache Hadoop 工具包，当然还有用于大规模数据处理的 Apache Spark 分析引擎。

概述

• 不同类别的 NoSQL 数据库（不仅仅是 SQL）的概述
• 动手操作多个数据库，包括：
• IBM Cloudant
• MongoDB 数据库
• 卡珊德拉
• 数据管理任务，例如：
• 创建数据库
• 恢复
• 数据输入
• 更新
• 删除
• 查询
• 指数
• 集合体
• 数据共享
• 大数据技术的基本知识，例如：
• Hadoop
• MapReduce
• HDFS
• 蜂房
• HBase
• 更深入地了解 Apache Spark，包括：
• DataFrames של Spark
• Spark SQL
• PySpark
• Spark 应用程序接口
• 使用 Kubernetes 增加负载
• 使用 Spark Structured Streaming 和 Spark ML 执行 ETL（提取、转换、加载）处理和机器学习任务。

实践学习项目

该专业的重点是实践学习。因此，每门课程都包括动手实验，用于练习和应用在课程中学到的 NoSQL 和大数据技能。

第一道菜

• 使用多个 NoSQL 数据库 – MongoDB、Apache Cassandra 和 IBM Cloudant 来执行各种任务：
• 创建数据库
• 添加文档
• 数据查询
• 使用 HTTP API
• 创建、读取、更新和删除 （CRUD）
• 限制和排序记录
• 指数
• 集合体
• 恢复
• 使用 CQL shell
• Keyspace 操作
• 对表的更多操作

第二道菜

• 使用 Docker 启动 Hadoop 集群并操作 Map Reduce 作业。
• 探索在 Python 内核上使用 Jupyter 日志使用 Spark。
• 使用 DataFrames、Spark SQL 构建 Spark 技能，并使用 Kubernetes 增加作业。

第三道菜

• 使用 Spark 进行 ETL 处理。
• 使用 IBM Watson 训练和运行机器学习模型。

此专业适合 NoSQL 和大数据领域的初学者 – 即使您已经担任数据工程师、开发人员、IT 架构师、数据科学家或 IT 管理员。