Bitebigdata Online Training

5+
āļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­
āļ āļēāļžāļŦāļ™āđ‰āļēāļˆāļ­

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰

āļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļ•āđ‰āļ­āļ™āļĢāļąāļšāļŠāļđāđˆ Bitebigdata Online Training āļ›āļĢāļ°āļ•āļđāļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ”āđ‰āļēāļ™ Big Data āđāļĨāļ°āļĢāļąāļšāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ­āļ›āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļĄāļĩāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ‹āļķāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļāđˆāļ„āļļāļ“

āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ Big Data āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļąāļ”āļ—āļģāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļžāļīāļ–āļĩāļžāļīāļ–āļąāļ™āđ‚āļ”āļĒāļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļ‚āļ§āļēāļ‡āđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ™āļĩāđ‰ āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ Bitebigdata Online Training āļĄāļĩāļšāļēāļ‡āļŠāļīāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™ āđ€āļŠāđˆāļ™ Hadoop, Apache Spark, Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data Science, Machine Learning āđāļĨāļ°āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†

āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāļœāđˆāļēāļ™āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļāļēāļĢāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđāļ­āļž āđāļšāļšāļāļķāļāļŦāļąāļ”āļ āļēāļ„āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāđāļŦāđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļķāļāļ‹āļķāđ‰āļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļ‚āļ­āļ‡ Big Data āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļĄāļēāļ‹āļķāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ­āļąāļ™āļĄāļĩāļ„āđˆāļē āđāļ­āļžāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļĄāļ­āļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļ”āļ·āđˆāļĄāļ”āđˆāļģāļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļļāļ“āđƒāļŦāđ‰āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāđāļŦāđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļĢāļīāļ‡
āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­
31 āļž.āļ„. 2567

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļēāļˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ›āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ āđāļĨāļ°āļ­āļēāļĒāļļāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ™āļĩāđ‰āđ„āļ§āđ‰āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ§āļĨāļēāļœāđˆāļēāļ™āđ„āļ›
āđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰āļ­āļēāļˆāđāļŠāļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļāļąāļšāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄ
āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ
āđāļ­āļ›āļ™āļĩāđ‰āļ­āļēāļˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰
āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āļ­āļĩāļ 7 āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—
āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļŦāļąāļŠāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ“āļ°āļŠāđˆāļ‡
āļ„āļļāļ“āļ‚āļ­āđƒāļŦāđ‰āļĨāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļ”āđ‰