Hadoop Fundamentals

Dalam era Big Data, volume data yang sangat besar dan kompleks menjadi tantangan utama bagi banyak organisasi dalam mengolah, menyimpan, dan menganalisis data secara efisien. Sistem database konvensional sering kali mengalami kesulitan dalam menangani data dalam jumlah besar yang terus berkembang. Hadoop hadir sebagai solusi utama untuk mengelola data skala besar, memungkinkan perusahaan untuk mengolah data secara terdistribusi dengan efisien dan hemat biaya. Namun, banyak profesional masih mengalami kesulitan dalam memahami arsitektur Hadoop, cara memasukkan data ke dalam sistem, serta bagaimana memanfaatkannya untuk analisis data, machine learning, dan pemodelan prediktif.

Training Hadoop Fundamentals ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang konsep dasar Hadoop serta bagaimana teknologi ini dapat diterapkan dalam dunia data science. Peserta akan mempelajari bagaimana Hadoop berfungsi sebagai data lake, memahami sistem penyimpanan terdistribusi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS), serta cara mengimpor dan mengelola data menggunakan berbagai alat seperti Apache Hive, Apache Spark, Apache Sqoop, dan Apache Flume. Selain itu, training ini akan membahas cara memanfaatkan Hadoop untuk eksplorasi data, visualisasi, serta implementasi machine learning dan analisis prediktif dalam skala besar.

Selain itu, peserta juga akan mendapatkan pengalaman praktis dalam menggunakan Hadoop untuk clustering, anomaly detection, natural language processing (NLP), dan deep learning, yang semakin banyak diterapkan dalam industri. Dengan pendekatan berbasis praktik dan studi kasus, peserta akan lebih siap menghadapi tantangan nyata dalam mengelola dan menganalisis data skala besar dengan Hadoop.

OBJECTIVES

1. Memahami konsep dasar Big Data dan bagaimana Hadoop berperan dalam ekosistem data science
2. Memahami arsitektur Hadoop, termasuk HDFS, manajemen data, dan cara mengimpor serta memproses data menggunakan berbagai alat Hadoop
3. Mampu menguasai teknik eksplorasi, visualisasi data, dan analisis prediktif menggunakan Hadoop
4. Mampu memanfaatkan Hadoop untuk machine learning, clustering, anomaly detection, dan natural language processing (NLP)
5. Mampu mengembangkan keterampilan dalam membangun solusi berbasis Hadoop untuk pengolahan data skala besar

AUDIENCE

1. Data Engineer
2. Data Scientist
3. Big Data Analyst
4. Machine Learning Engineer
5. IT Professional
6. Software Developer

PREREQUISITES

Tidak ada training khusus yang dipersyaratkan

CONTENT

1. Introduction to Data Science

1.1 Data Science Overview
1.2 A Bit of Data Science History
1.3 Becoming a Data Science
1.4 Building a Data Science Team
1.5 The Data Science Life Cycle
1.6 Managing a Data Science Project

2. Use Case for Data Science

2.1 Big Data
2.2 Business Use Cases

3. Hadoop and Data Science

3.1 Hadoop Overview
3.2 Hadoop’s Evolution
3.3 Hadoop Tools for Data Science
3.4 Hadoop’s Value for Data Scientists

4. Getting Data into Hadoop

4.1 Hadoop as a Data Lake
4.2 The Hadoop Distributed File System (HDFS)
4.3 Direct File Transfer to Hadoop HDFS
4.4 Importing Data from Files into Hive Tables
4.5 Importing Data into Hive Tables Using Spark
4.6 Using Apache Sqoop to Acquire Relational Data
4.7 Using Apache Flume to Acquire Data Streams
4.8 Manage Hadoop Work and Data Flows with Apache Oozie
4.9 Apache Falcon

5. Data Munging with Hadoop

5.1 Hadoop’s Role in Data Munging
5.2 Data Quality
5.3 The Feature Matrix

6. Exploring and Visualizing Data

6.1 Why Visualize Data?
6.2 Creating Visualizations
6.3 Using Visualizations for Data Science
6.4 Popular Visualization Tools
6.5 Visualizing Big Data with Hadoop

7. Machine Learning with Hadoop

7.1 Overview of Machine Learning
7.2 Terminology
7.3 Task Types in Machine Learning
7.4 Big Data and Machine Learning
7.5 Tools for Machine Learning
7.6 The Future of Machine Learning and Artificial Intelligence

8. Predictive Modeling

8.1 Overview of Predictive Modeling
8.2 Classification Versus Regression
8.3 Evaluating Predictive Models
8.4 Supervised Learning Algorithms
8.5 Building Big Data Predictive Model Solutions

9. Clustering

9.1 Overview Clustering
9.2 Uses of Clustering
9.3 Evaluating the Clusters and Choosing the Number of Clusters
9.4 Building Big Data Clustering Solutions

10. Anomaly Detection with Hadoop

10.1 Overview
10.2 Uses of Anomaly Detection
10.3 Tuning Anomaly Detection Systems
10.4 Building a Big Data Anomaly Detection Solution with Hadoop

11. Natural Language Processing

11.1 Natural Language Processing
11.2 Tooling for NLP in Hadoop
11.3 Textual Representations
11.4 Sentiment Analysis Example

12. Data Science with Hadoop

12.1 Automated Data Discovery
12.2 Deep Learning