Cómo prepararse para el examen Cloudera Certified Data Analyst [CCA 159]

Hay algunos caminos que puede tomar para obtener la certificación.

  1. Utilice el entrenamiento en clase que proporciona cloudera (entrenamiento de analista de datos). Caro y necesita encontrar el de su ciudad que no siempre es posible.
  2. Utilice la capacitación a pedido (Cloudera Data Analyst Training). Tendrá acceso ilimitado a los materiales de capacitación del curso que incluyen conferencias y demostraciones grabadas, componentes de evaluación e instrucciones prácticas de ejercicios. Un poco menos costoso que el entrenamiento en clase y vale la pena si tienes un par de miles de dólares.
  3. Autocapacitado. Puede ver las habilidades necesarias para aprobar el examen aquí y preparar un plan para estudiar para cada tema. Puedes comprar libros o encontrar un montón de material gratuito en línea sobre estos.

De cualquier manera, le sugiero que comience con la comprensión de los fundamentos de HDFS y que pase por Hadoop si es un principiante en el espacio de datos de la oferta. Aprende cómo funciona Hadoop. ¿Qué es el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) y luego aprender los comandos básicos de HDFS necesarios para jugar con Hadoop? El aprendizaje se vuelve más fácil y efectivo cuando mira y escucha cualquier tema que desee aprender. Por lo tanto, ver videos tutoriales sobre Big Data y Hadoop.

Y luego, cuando sienta que está lo suficientemente cómodo con Hadoop, elija uno de los caminos mencionados anteriormente y obtenga la certificación.

¡Feliz aprendizaje!

A través de una discusión dirigida por un instructor y ejercicios interactivos y prácticos, los participantes navegarán por el ecosistema de Hadoop, aprendiendo temas como:

  • Las características que ofrecen Pig, Hive e Impala para la adquisición, el almacenamiento y el análisis de datos.
  • Los fundamentos de Apache Hadoop y los datos ETL (extracción, transformación, carga), ingestión y procesamiento con Hadoop
  • Cómo Pig, Hive e Impala mejoran la productividad para tareas típicas de análisis
  • Unir diversos conjuntos de datos para obtener una valiosa visión empresarial
  • Realización de consultas complejas en tiempo real en conjuntos de datos.

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