12 āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

12 āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡ Statista āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ›āļĩ 2025 āļ‚āļ™āļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļˆāļ°āđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđ€āļ›āđ‡āļ™ 175 āđ€āļ‹āđ‡āļ•āļ•āļ°āđ„āļšāļ•āđŒ āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļš 41 āđƒāļ™āļ›āļĩ 2019 (āļāļģāļŦāļ™āļ”). āļŦāļēāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđ„āļ§āđ‰āđƒāļ™āļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ Cloud4Y āđ„āļ”āđ‰āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļĢāļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļŠāļģāļĢāļ°āđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļŸāļĢāļĩ 12 āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļžāļđāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļēāļ™āļĩāđ‰ āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļšāļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ

āļ„āļģāļ›āļĢāļēāļĢāļ 

āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ? āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļšāļģāļĢāļļāļ‡āļĢāļąāļāļĐāļēāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ Data Science āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ­āļēāļˆāļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ„āļŦāļĨāļĨāļ·āđˆāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ°āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ āļāļēāļĢāļšāļđāļĢāļ“āļēāļāļēāļĢāļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļŦāļĄāđˆ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ›āļ›āđŒāđ„āļĨāļ™āđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļĄāļĩāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āļ•āļīāđ‰āļ‡ āļ„āļĨāļąāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ ETL (āļāļēāļĢāđāļĒāļ āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡ āļāļēāļĢāđ‚āļŦāļĨāļ”) āļŊāļĨāļŊ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĒāļąāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ•āļĨāļ­āļ”āđ€āļ§āļĨāļē āļ”āļąāļ‡āļ™āļąāđ‰āļ™āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļķāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ•āļīāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ„āļļāļ“

1. āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ™āļēāđ‚āļ™āļ”āļĩāļāļĢāļĩāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Udacity)

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļĨāļąāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ° Data Lake āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ›āļ›āđŒāđ„āļĨāļ™āđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ­āļēāļĢāđŒāđ€āļĢāļĒāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāđ‰āļ™āļŠāļļāļ”āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ‚āļ”āļĒāļ—āļģāđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāđ‡āļāļ•āđŒ Capstone āđƒāļŦāđ‰āļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 5 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 5 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļ•āđˆāļ­āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: $ 1695
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

2. āđ€āļ›āđ‡āļ™āđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (Coursera)

āļžāļ§āļāđ€āļ‚āļēāļŠāļ­āļ™āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ›āļ—āļĩāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāđ‰āļ™āļŠāļļāļ”āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļš ML āđāļĨāļ° Big Data āļ‚āļ­āđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļŦāđ‰āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ Python āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ™āđ‰āļ­āļĒāđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āđˆāļģāļŠāļļāļ”

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 8 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 10 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļ•āđˆāļ­āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°ðŸ˜•
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

3. āļĄāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ: āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ” (LinkedIn Learning)

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ° DevOps āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ Big Data āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ›āļ›āđŒāđ„āļĨāļ™āđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Hazelcast āđāļĨāļ°āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Hadoop.

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ„āļļāļ“
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āđāļĢāļ - āļŸāļĢāļĩ
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

4. āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (EDX)

āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļļāļ”āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļšāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļŠāļ­āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāđāļšāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆāļ•āļēāļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļēāļ āļ”āļąāļ‡āļ™āļąāđ‰āļ™āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđƒāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Spark, Hadoop, Azure āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ„āļļāļ“
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļĨāļ·āļ­āļ
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡ āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡

5. āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (āļ”āļēāļ•āđ‰āļēāđ€āļ„āļ§āļŠāļ—āđŒ)

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰āļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļąāļš Python āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļžāļđāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļēāļŠāļĩāļžāđƒāļ™āļāļēāļ™āļ°āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ›āļ›āđŒāđ„āļĨāļ™āđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Python āđāļĨāļ° pandas āđ‚āļŦāļĨāļ”āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļĨāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Postgres āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ” āđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡ āđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļđāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ„āļļāļ“
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāđāļšāļšāļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™, āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡

6. āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļ§āļĒ Google Cloud (Coursera)

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļēāļŠāļĩāļžāđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļš BigQuery, Spark āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ•āļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ‚āļ­āļ‡ Google Cloud āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 4 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļŸāļĢāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™, āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡

7. āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Big Data āļšāļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ Google Cloud (Coursera)

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļĢāļ°āļšāļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ GCP āđƒāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļŠāļąāđ‰āļ™āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļšāļāđˆāļ­āļ™āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ ML āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļĒāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 3 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļŸāļĢāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™, āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡

8. UC San Diego: āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ (Coursera)

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰āļ­āļīāļ‡āļˆāļēāļāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļ Hadoop āđāļĨāļ° Spark āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ Big Data āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļāļąāļšāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ ML āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Hadoop āļāļąāļš MapReduce, Spark, Pig āđāļĨāļ° Hive āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđ€āļŠāļīāļ‡āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĢāļēāļŸāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ›āļąāļāļŦāļē āđ‚āļ›āļĢāļ”āļ—āļĢāļēāļšāļ§āđˆāļēāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđƒāļ”āđ†

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 8 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ 10 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļ•āđˆāļ­āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļŸāļĢāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

9. āļāļķāļāļāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒ Apache Spark āđāļĨāļ° Python (Udemy)

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļ•āļĢāļĩāļĄāđāļĨāļ°āđ€āļŸāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ Spark3 āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ Elastic MapReduce āļ‚āļ­āļ‡ Amazon āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ„āļĨāļąāļŠāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ Hadoop āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Big Data āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩ GraphX ​​āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢāļāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰ MLlib

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ„āļļāļ“
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļˆāļēāļ 800 āļĢāļđāđ€āļšāļīāļĨ āļ–āļķāļ‡ $149,99 (āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāđ‚āļŠāļ„āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“)
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™, āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡

10. āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ PG āļŠāļēāļ‚āļēāļ§āļīāļŠāļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ (āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›)

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļē Aadhaar āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ Facebook āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļŸāļĩāļ”āļ‚āđˆāļēāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ™āļģāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āđ‚āļ”āļĒāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļģāļ„āļąāļāļ„āļ·āļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ), MapReduce, āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 11 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“ 3000 āļ”āļ­āļĨāļĨāļēāļĢāđŒ
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

11. āļ§āļīāļŠāļēāļŠāļĩāļžāļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (āļāļĨāđˆāļ­āļ‡āļ—āļąāļāļĐāļ°)

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđƒāļ™ Python āļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĢāļ­āļšāļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‚āđˆāļēāļĒāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄ Tensorflow āđāļĨāļ° Keras āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāđ„āļĨāļšāļĢāļēāļĢāļĩ Pandas, NumPy āđāļĨāļ° Matpotlib

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: āļ­āļšāļĢāļĄ 300 āļŠāļĄ
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļĢāļąāļŠāđ€āļ‹āļĩāļĒ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļŸāļĢāļĩāļŦāļāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āđāļĢāļ āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™ 3900 āļĢāļđāđ€āļšāļīāļĨāļ•āđˆāļ­āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

12. āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ 7.0 (āļŦāđ‰āļ­āļ‡āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āļ§āļīāļŠāļēāļŠāļĩāļžāđƒāļŦāļĄāđˆ)

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ lambda āđāļĨāļ°āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄ kappa āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ›āļ›āđŒāđ„āļĨāļ™āđŒ āđāļĨāļ°āļĢāļąāļšāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļŦāļēāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš Python 3

āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē: 21 āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ 7 āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
ÐŊÐ·Ņ‹Ðš: āļĢāļąāļŠāđ€āļ‹āļĩāļĒ
ÐĶÐĩÐ―Ð°: āļˆāļēāļ 60 āļ–āļķāļ‡ 000 āļĢāļđāđ€āļšāļīāļĨ
ÐĢŅ€ÐūÐēÐĩÐ―ŅŒ: āļ­āļąāļāļĐāļĢāļĒāđˆāļ­

āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ”āļĩāđ† āļ­āļ·āđˆāļ™āđƒāļ™āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĒāļāđ€āļĨāļīāļāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļ™ PM āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ

āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ­āđˆāļēāļ™āļ­āļ°āđ„āļĢāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĩāļāđƒāļ™āļšāļĨāđ‡āļ­āļ āļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ4āļ§āļēāļĒ

→ āđ€āļĢāļ‚āļēāļ„āļ“āļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļˆāļąāļāļĢāļ§āļēāļĨāļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ?
→ āđ„āļ‚āđˆāļ­āļĩāļŠāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļšāļ™āđāļœāļ™āļ—āļĩāđˆāļ āļđāļĄāļīāļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ§āļīāļ•āđ€āļ‹āļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ™āļ”āđŒ
→ āļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļšāļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™āļĄāļēāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē "āļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ"
→ āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļĨāđ‰āļĄāđ€āļŦāļĨāļ§āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ?
→ āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđāļŦāđˆāļ‡āļĒāļļāļ„ 90 āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 3 āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒ

āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļē Telegram-channel āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ„āļĄāđˆāđƒāļŦāđ‰āļžāļĨāļēāļ”āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđ‰āļē āđ€āļĢāļēāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ„āļĄāđˆāđ€āļāļīāļ™āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒāļĨāļ°āļŠāļ­āļ‡āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ āđ€āļĢāļēāļ‚āļ­āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ§āđˆāļēāđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 21 āļžāļĪāļĐāļ āļēāļ„āļĄ āđ€āļ§āļĨāļē 15:00 āļ™. (āđ€āļ§āļĨāļēāļĄāļ­āļŠāđ‚āļ) āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļˆāļąāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļāļēāļĢāļŠāļąāļĄāļĄāļ™āļēāļ—āļēāļ‡āđ€āļ§āđ‡āļš āđƒāļ™āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ â€œāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāļĢāļ°āļĒāļ°āđ„āļāļĨ” āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ­āđˆāļ­āļ™āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāļ—āļĩāđˆāļšāđ‰āļēāļ™ āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ!

āļ—āļĩāđˆāļĄāļē: will.com

āļ‹āļ·āđ‰āļ­āđ‚āļŪāļŠāļ•āļīāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđ„āļ”āđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™ DDoS āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ VPS VDS ðŸ”Ĩ āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđ€āļ§āđ‡āļšāđ‚āļŪāļŠāļ•āļīāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđ„āļ”āđ‰ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļ°āļšāļšāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™ DDoS āđāļĨāļ°āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ VPS/VDS | ProHoster