Po przestudiowaniu Części XXIV powinieneś być w stanie:

•  Zacząć od jasnego planu
•  Współpracować z biznesem
•  Włączyć big data do procesu planowania i realizacji

Po przestudiowaniu Części XXIII powinieneś być w stanie:

•  Zrozumieće swoje cele
•  Ustalić mapę drogową
•  Zrozumieć, jakie dane posiadasz i jakich danych potrzebujesz
•  Zrozumieć zarządzanie i zaufanie oparte na bezpieczeństwie
•  Upewnić się, że dane mają sens

Po przestudiowaniu Części XXII powinieneś być w stanie:

•  Dowiedzieć się, dlaczego firmy potrzebują analizy dużych zbiorów danych
•  Poprawić obsługę klienta dzięki analityce tekstu
•  Przewidywać kolejne najlepsze działania za pomocą dużych zbiorów danych
•  Zapobiegać oszustwom za pomocą dużych zbiorów danych
•  Zrozumieć korzyści biznesowych płynących z integracji nowych źródeł danych

Po przestudiowaniu Części XXI powinieneś być w stanie:

•  Zrozumieć, dlaczego firmy potrzebują danych w ruchu
•  Zrozumieć strumieniowe przesyłanie danych z wpływem na środowisko
•  Zrozumieć strumieniowe przesyłanie danych mających wpływ na politykę publiczną
•  Zrozumieć strumieniowe przesyłanie danych mających wpływ na zdrowie
•  Zrozumieć strumieniowe przesyłanie danych z wpływem na energię

Po przestudiowaniu Części XX powinieneś być w stanie:

•  Wykorzystać data jako narzędzia planowania biznesowego
•  Włączyć big data do procesu planowania firmy
•  Podejmować decyzjie biznesowe za pomocą big data
•  Rozpocząć swoją podróży do wielkich zbiorów danych

Po przestudiowaniu Części XIX powinieneś być w stanie:

•  Uwzględnić wymagania bezpieczeństwa dla dużych zbiorów danych
•  Zarządzać dużymi zbiorami danych
•  Zbliżyć się do ekosystemu Big Data
•  Rozszerzyć zarządzanie o analizę dużych zbiorów danych
•  Rozwinąć bezpieczne środowiska Big Data
•  Utrzymać bezpieczne środowiska Big Data

Po przestudiowaniu Części XVIII powinieneś być w stanie:

•  Zrozumieć ekonomię dużych zbiorów danych
•  Integrować zarządzanie danymi przedsiębiorstwa i big data
•  Zaprojektować mapę drogową wdrożenia
•  Podjąć pierwsze kroki

Po przestudiowaniu Części XVII powinieneś być w stanie:

•  Włączyć big data do procesów biznesowych/operacyjnych
•  Zrozumieć przepływ pracy z dużymi zbiorami danych
•  Zapewnić ważności, prawdziwości i zmienności dużych zbiorów danych

Po przestudiowaniu Części XVI powinieneś być w stanie:

•  Poznać dane strumieniowe
•  Odkryć złożone przetwarzania zdarzeń
•  Zrozumieć, w jaki sposób przesyłanie strumieniowe danych i złożone przetwarzanie zdarzeń wpływają na duże zbiory danych
•  Wykorzystać dane strumieniowe i złożonego przetwarzania zdarzeń w świecie rzeczywistym
•  Poznać strumieniowe przesyłanie danych w akcji

Po przestudiowaniu Części XV powinieneś być w stanie:

•  Zidentyfikować potrzebne dane
•  Zrozumieć podstawy integracji dużych zbiorów danych
•  Używać Hadoop jako ETL
• Poznać najlepsze praktyki w zakresie integracji danych

Po przestudiowaniu Części XIV powinieneś być w stanie:

•  Poznać nowe modele i podejścia ewoluujące w celu wsparcia analizy dużych zbiorów danych
•  Poznać pełne podejście do analizy niestandardowej i częściowo niestandardowej
•  Poznać optymalne środowisko do analizy big data
•  Poznać cel od dużego do małego

Po przestudiowaniu Części XIII powinieneś być w stanie:

•  Poznawać różne typy danych nieustrukturyzowanych
•  Zdefiniować analizy tekstu
•  Poznać przypadki użycia analizy nieustrukturyzowanej
•  Połączyć dane nieustrukturyzowane z danymi ustrukturyzowanymi

Po przestudiowaniu Części XII powinieneś być w stanie:

•  Wykorzystać duże zbiory danych do uzyskania wyników
•  Znajdować różnice w big data
•  Poznawać wyzwania związane z analizą dużych zbiorów danych
•  Zbadać narzędzia analityczne dla dużych zbiorów danych

Po przestudiowaniu Części XI powinieneś być w stanie:

•  Zdefiniować Big Data Warehouse
•  Stworzyć nowy model do obsługi zmieniających się wymagań
•  Poznać hybrydowy system hurtowni danych Big Data
•  Ocenić modele wdrażania dla hurtowni danych big data

Po przestudiowaniu Części X powinieneś być w stanie:

•  Wiedzieć dlaczego ekosystem Hadoop ma fundamentalne znaczenie dla dużych zbiorów danych
•  Zarządzać zasobami i aplikacjami za pomocą Hadoop YARN
•  Przechowywać duże zbiory danych za pomocą HBase
•  Wydobywać duże zbiory danych za pomocą Hive
•  Poznać interakcję z ekosystemem Hadoop

Po przestudiowaniu Części IX powinieneś być w stanie:

•  Odkryć Hadoop i dlaczego jest to takie ważne
•  Eksplorować rozproszony system plików Hadoop
•  Zagłębić się w Hadoop MapReduce
•  Wprowadzić Hadoopa do pracy

Po przestudiowaniu Części VIII powinieneś być w stanie:

•  Poznać początki MapReduce
•  Spojrzeć na funkcję mapy
•  Poznać funkcje zmniejszania
•  Złożyć mapę i redukcję razem
•  Optymalizować zadania MapReduce

Po przestudiowaniu Części VII powinieneś być w stanie:

•  Spojrzeć na relacyjną bazę danych
•  Zbadać nierelacyjną bazę danych i par klucz-wartość
•  Eksplorować bazy dokumentów i kolumnowe bazy danych
•  Zapoznać się z grafowymi i przestrzennymi bazami danych
•  W pogoni za poliglotą

Po przestudiowaniu Części VI powinieneś być w stanie:

•  Zdefiniować chmurę
•  Zbadać modele wdrażania i dostarczania w chmurze
•  Zrozumieć, dlaczego chmura jest niezbędna w przypadku dużych zbiorów danych
•  Spojrzeć na to, jak chmura może być używana we wdrożeniach Big Data

Po przestudiowaniu Części V powinieneś być w stanie:

•  Zdefiniować wirtualizację
•  Zrozumieć hipernadzorcę
•  Odkrywać abstrakcję i wirtualizację
•  Wdrożyć wirtualizację do pracy z big data

Po przestudiowaniu Części IV powinieneś być w stanie:

•  Przedstawić duży stos danych
•  Przedstawić nadmiarową infrastrukturę fizyczną
•  Przedstawić infrastrukturę bezpieczeństwa
•  Przedstawić interfejsy i kanały do i z aplikacji
•  Przedstawić operacyjne bazy danych
•  Zorganizować usługi i narzędzia związanych z danymi
•  Przedstawića nalityczną hurtownię danych
•  Przedstawić wprowadzenie do wielkich analiz
•  Przedstawić wprowadzenie do aplikacji Big Data

Po przestudiowaniu Części III powinieneś być w stanie:

•  Spojrzeć na przetwarzanie rozproszone na przestrzeni lat
•  Eksplorować elementy przetwarzania rozproszonego
•  Połączyć przetwarzanie rozproszoneo z postępami w zakresie sprzętu i oprogramowania

Po przestudiowaniu Części II powinieneś być w stanie:

•  Zidetyfikować dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
•  Rozpoznawać wymagania czasu rzeczywistego i nie w czasie rzeczywistym dla typów danych
•  Integrować typy danych w środowisku big data

Po przestudiowaniu Części I powinieneś być w stanie:

•  Spojrzeć na historię zarządzania danymi
•  Zrozumieć, dlaczego duże zbiory danych są ważne dla biznesu
•  Zastosować big data do efektywności biznesowej
•  Zdefiniować fundamentalne elementy big data
•  Zbadać rolę big data w przyszłości