大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。

證照中心研發製造SSE Big Data Database: NoSQL國際認證

SSE Big Data Database: NoSQL國際認證 | Big Data Database: NoSQL

Silicon Stone Education (SSE)
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大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。 更多
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3600元

考試內容

資料庫理論
分散系統理論
NoSQL理論(CAP)
ACID理論
BASE理論
MongoDB
Cassandra
CouchDB
CouchBase
HBase
Neo4j(圖型資料庫)
NoSQL實作(包括MongoDB、Cassandra、Neo4j)

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各行各業因應著資料科學浪潮的襲來，開始從商業智能的運行上重新思索資料驅動的決策機制，造就「以程式處理並分析資料」的相關職缺在就業市場的需求量大增，我們可以說每一個資料科學領域的從業人員都站在軟體工程、統計分析以及商業思維三個面向的交會點上，但又能依照在三個面向的興趣或者擅長，再細膩區分出職稱為資料工程師（對軟體工程較有興趣或擅長）、資料科學家（對統計分析較有興趣或擅長）或者資料分析師（對商業思維較有興趣或擅長）。
鑽研與區分上述的辭彙與職稱令人感到困惑，若是返璞歸真檢視「以程式處理並分析資料」的本質，就會赫然發現這個學門或者工作內容其實並不是橫空出世的，只是在這個時間點，由於科學計算的盛行、套件設計模式的成熟以及運算成本的降低，讓「擅長寫程式的分析師」與「擅長分析的工程師」水到渠成地浮現，在資料科學浪潮襲來的第一個十年依然屹立於鎂光燈下。
詳見原文>
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轉職資料分析師！你為什麼需要學 SQL？
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