大数据核心概念：初学者大数据

大数据改变了我们对数据系统的看法。探讨大数据操作以及大数据监控工具、编排和性能建模所面临的挑战。

有任何用途，必须可以访问，准确，安全数据。检查应用程序和性能测试的方法，以及数据测试，预防和保存。

在这13个视频课程中，学员可以探索与现代数据捕获、数据中心和处理方法相关的安全风险，如流媒体分析。随着公司数据价值的增加，同样的数据对黑客和其他犯罪分子来说也变得越来越有价值。您将学习用于降低安全风险的最新技术和工具，以及与保护大数据(包括云数据、信任和加密)相关的最佳实践。首先概述大数据和流数据的常见安全问题，以及与NoSQL(非结构化查询语言)、分布式处理框架和与数据挖掘和分析相关的缺陷有关的问题。然后探讨如何保护大数据;探索流数据和动态数据;了解如何通过使用验证和过滤保护终端设备，以及如何使用加密保护静止数据。在最后的练习中，通过描述关键的大数据安全问题、关键的流数据安全问题以及终端设备如何安全，实践您所学到的知识。

大数据分析已经成为任何与数字世界打交道的企业的重要组成部分。收集大量数据并将其转化为见解的能力已经改变了世界商业格局。要正确管理使用这些技术的项目，领导者至少应该对大数据有一个基本的了解。通过本课程，您可以掌握讨论大数据项目时所需的必要概念和术语。了解大数据的主要来源和特点。然后，深入大数据分析的世界-探索其主要优势，用例和重大挑战。当您完成本课程时，您将能够谈论与数据相关的项目，自信地讨论相关的数据基础设施和架构。

大数据分析，收集大量数据并将其转化为洞察力，驱动到处都是主要的业务决策。管理人员，决策者，数据技术人员和数据爱好者是益处的，从了解大数据项目中如何使用各种系统和技术。使用本课程从大数据分析的基本理解方面取得进步，以掌握更高级的概念，如并行和分布式计算系统和水平和垂直缩放。深入了解Hadoop的主要组成部分和特征以及它如何用于大数据分析。然后，深入研究大数据中使用的各种存储系统。完成本课程后，您将更好地了解用于执行大数据项目的工具和方法。

许多大数据工具都是开放式和基于Linux的。探索大数据的基础，包括将其定位在历史上下文中，可用的工具用于使用大数据以及大数据堆栈。

有几种工具可用于处理大数据。许多工具是开源的和基于linux的。探索Apache Hadoop的基础知识，包括分布式计算、设计原理、HDFS、Yarn、MapReduce、Spark。

大数据需要整体方法，并改变常规工作实践。发现团队在大数据组织中工作的方式，以及大数据的一些项目和用例。