Hubungi Kami
 Durasi 42 jam

Kerangka Materi

Pengantar Ekosistem Big Data

  • Ringkasan teknologi dan arsitektur big data
  • Pemrosesan batch vs. pemrosesan real-time
  • Strategi penyimpanan data untuk skalabilitas

Pemrosesan Data Lanjut dengan Apache Spark

  • Optimasi tugas Spark untuk kinerja
  • Transformasi dan aksi lanjutan
  • Bekerja dengan structured streaming

Machine Learning Berskala Besar

  • Teknik pelatihan model terdistribusi
  • Penyesuaian hyperparameter pada kumpulan data besar
  • Deployment model dalam lingkungan big data

Deep Learning untuk Big Data

  • Integrasi TensorFlow dan PyTorch dengan Spark
  • Alur kerja pelatihan deep learning terdistribusi
  • Kasus penggunaan dalam analisis gambar, teks, dan deret waktu

Analitik Real-Time dan Data Streaming

  • Apache Kafka untuk penerimaan (ingestion) data streaming
  • Framework pemrosesan stream
  • Monitoring dan peringatan pada sistem real-time

Tata Kelola Data, Keamanan, dan Etika

  • Persyaratan privasi data dan kepatuhan regulasi
  • Kendali akses dan enkripsi dalam sistem big data
  • Pertimbangan etika dalam analitik skala besar

Integrasi Big Data dengan Business Intelligence

  • Visualisasi data dan dashboarding untuk big data
  • Menyambungkan pipeline big data ke alat BI
  • Mendorong hasil bisnis dengan analitik lanjutan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Memahami dengan kuat konsep analisis data dan pemodelan statistik
  • Pengalaman menggunakan alat pemrosesan data dan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Scala
  • Kenalan dengan framework komputasi terdistribusi seperti Hadoop atau Spark

Audien

  • Ilmuan data yang bertujuan menguasai pemrosesan data skala besar dan analitik prediktif
  • Analis senior yang ingin merancang dan mengimplementasikan alur kerja analitik lanjutan
  • Profesional R&D yang berfokus pada solusi berbasis data yang inovatif

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (3)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait