Big Data - это не просто модное слово, а реальное явление. Каждый день компании по всему миру собирают и обрабатывают огромные объёмы данных на высокой скорости. Эти данные часто неструктурированы и несогласованы, что делает их обработку с помощью традиционных методов практически невозможной.
Одной из платформ, зарекомендовавших себя для работы с большими данными, является Apache Hadoop. Это фреймворк с открытым исходным кодом на Java, позволяющий обрабатывать и хранить большие объёмы данных в кластерах, используя простые программные модели. Hadoop - это гибкая, быстрая и доступная архитектура, способная обнаруживать и обрабатывать сбои на уровне приложений.
Что вы изучите
В этом курсе под руководством Суйога Нагаокара вы получите всестороннее понимание архитектуры Hadoop и её компонентов:
Курс включает теоретическую базу и практические лабораторные занятия. Вы научитесь:
Вы установите и настроите полноценную среду Hadoop с помощью Cloudera Quickstart VM прямо на своём компьютере. На практике вы научитесь:
Требования
Курс подойдёт как новичкам, так и тем, кто хочет углубить свои знания в области Big Data и научиться работать с одним из самых популярных фреймворков в индустрии.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Суйог - инженер данных с более чем 8-летним опытом работы в сфере Data Engineering. Он разрабатывает автоматизированные и оптимизированные решения для бизнеса на базе Hadoop, Spark и стриминговых фреймворков, помогая компаниям получать ценность из данных.Его опыт охватывает телеком и банковскую отрасли, включая проекты по Customer Genomics, аналитику мошенничества, цифровой банкинг и машинное обучение в телекоммуникациях.Суйог также имеет опыт на
zerotomastery.io
Научитесь строить потоковые пайплайны с Apache Kafka и Flink, создавать data lake'и на AWS, запускать ML-воркфлоу на Spark и интегрировать LLM-модели в продакшн-системы. Этот курс создан, чтобы запустить вашу карьеру и сделать вас востребованным дата-инженером завтрашнего дня.
Analytics Engineering - это фундамент Data Science и искусственного интеллекта. Данный подход представляет собой динамичное сочетание инженерии данных и аналитики, выступая мостом между этими двумя областями. Инженеры по аналитике данных отвечают за значительную часть жизненного цикла данных: от загрузки источников данных и построения дата-складов с соответствующими пайплайнами до интеграции с инструментами бизнес-аналитики.Если вы - аналитик или
