Splunk ابزاری برای تجزیه و تحلیل و جستجوی داده های ورودی مانند برنامه های کاربردی یا بانک اطلاعاتی است. در این دوره ، اصول اولیه نحوه کار Splunk را بیاموزید. به عنوان مربی جوش ساموئلسون به عنوان او به بررسی ویژگی های جستجو و گزارشگری بپیوندید ، و نحوه تنظیم هشدارها را نشان می دهد تا بتوانید قبل از بحرانی مشکلات احتمالی را بدست آورید. او همچنین توضیح می دهد که چگونه می توانید برخی از داشبوردهای مفید را برای دیدن سریع از وضعیت سیستم های خود تنظیم کنید و با بحث در مورد زمینه های مهم در مورد زمینه های مهم مانند مدیریت ورود به سیستم ، APM ، امنیت و موارد دیگر ، می پردازد.

به پروژه Capstone برای داده های بزرگ خوش آمدید! در این پروژه اوج، شما یک اکوسیستم کلان داده را با استفاده از ابزارها و روش های دوره های قبلی در این تخصص می سازید. شما یک مجموعه داده شبیه سازی داده های بزرگ تولید شده از تعداد زیادی از کاربرانی را که بازی خیالی ما "Catch the Pink Flamingo" را بازی می کنند، تجزیه و تحلیل خواهید کرد. در طول پنج هفته پروژه Capstone، شما مراحل معمولی علم داده های بزرگ را برای به دست آوردن، کاوش، آماده سازی، تجزیه و تحلیل و گزارش گذرانده اید. در دو هفته اول، مجموعه داده ها را به شما معرفی می کنیم و با استفاده از ابزارهایی مانند Splunk و Open Office شما را از طریق برخی تحلیل های اکتشافی راهنمایی می کنیم. سپس به مشکلات چالش برانگیزتر کلان داده خواهیم پرداخت که نیازمند ابزارهای پیشرفته تری است که شما آموخته اید، از جمله KNIME، Spark's MLLib و Gephi. در نهایت، در هفته پنجم و آخر، به شما نشان خواهیم داد که چگونه همه اینها را برای ایجاد گزارش های جذاب و متقاعدکننده و ارائه اسلایدها کنار هم قرار دهید. در نتیجه همکاری ما با Splunk، یک شرکت نرم‌افزاری که بر تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تولید شده توسط ماشین تمرکز دارد، یادگیرندگان با پروژه‌های برتر واجد شرایط ارائه به Splunk و ملاقات با استخدام‌کنندگان Splunk و رهبری مهندسی خواهند بود.

در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: *بازیابی داده ها از پایگاه داده نمونه و سیستم های مدیریت داده های بزرگ *ارتباطات بین عملیات مدیریت داده و الگوهای پردازش کلان داده مورد نیاز برای استفاده از آنها در کاربردهای تحلیلی در مقیاس بزرگ را شرح دهید. * شناسایی زمانی که یک مشکل داده بزرگ نیاز به یکپارچه سازی داده دارد * یکپارچه سازی و پردازش کلان داده ساده را در پلتفرم های Hadoop و Spark اجرا کنید این دوره برای کسانی است که تازه وارد علم داده می شوند. تکمیل Intro to Big Data توصیه می شود. هیچ تجربه برنامه نویسی قبلی مورد نیاز نیست، اگرچه توانایی نصب برنامه ها و استفاده از ماشین مجازی برای تکمیل تکالیف عملی ضروری است. برای مشخصات کامل سخت افزار و نرم افزار به الزامات فنی تخصصی مراجعه کنید. الزامات سخت افزاری: (الف) پردازنده چهار هسته ای (پشتیبانی VT-x یا AMD-V توصیه می شود)، 64 بیتی؛ (ب) 8 گیگابایت رم؛ (C) 20 گیگابایت دیسک رایگان. نحوه پیدا کردن اطلاعات سخت افزاری خود: (ویندوز): با کلیک بر روی دکمه Start، روی Computer راست کلیک کرده و سپس روی Properties کلیک کنید. (Mac): با کلیک بر روی منوی اپل و کلیک کردن روی «درباره این مک»، نمای کلی را باز کنید. اکثر رایانه‌های با رم 8 گیگابایتی خریداری شده در 3 سال گذشته حداقل شرایط لازم را برآورده می‌کنند. شما به اتصال اینترنت پرسرعت نیاز دارید زیرا فایل‌هایی تا حجم 4 گیگابایت را دانلود خواهید کرد. نرم افزار مورد نیاز: این دوره متکی بر چندین ابزار نرم افزار منبع باز از جمله Apache Hadoop است. تمام نرم افزارهای مورد نیاز را می توان به صورت رایگان دانلود و نصب کرد (به جز هزینه های داده از ارائه دهنده اینترنت شما). الزامات نرم افزار عبارتند از: Windows 7+، Mac OS X 10.10+، Ubuntu 14.04+ یا CentOS 6+ VirtualBox 5+.