Apache Iceberg стремительно стал стандартом для современных Lakehouse‑платформ. Чтобы уверенно работать с этим форматом, важно понимать не только команды, но и внутреннюю механику Iceberg.
Курс помогает инженерам данных, аналитикам и архитекторам освоить Iceberg «на практике», а не только в теории. После обучения вы сможете уверенно применять Lakehouse‑подходы, строить надёжные пайплайны и оптимизировать вычисления в больших данных.
Iceberg — фундамент современного Lakehouse. Он решает проблемы, характерные для больших данных: сложность версионирования, медленные запросы и отсутствие гибкости при изменении схем.
Именно поэтому Iceberg уже используют Netflix, Stripe, Apple, Adobe и десятки других компаний.
Каждый модуль курса — это пошаговая практика. Вы создадите полноценную лабораторию и научитесь управлять Iceberg‑таблицами так, как это делается в production.
Этот курс создан для тех, кто хочет уверенно применять Apache Iceberg в реальной инженерии данных — от экспериментов до production.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
https://github.com/team-data-science/iceberg
Дэвид Регер - Cloud Data Engineer в компании MSG Systems, где он разрабатывает масштабируемые Lakehouse-платформы на базе Azure, Databricks и таких open-source технологий, как Apache Spark и Iceberg. Его опыт охватывает IoT, интеграцию данных и построение архитектур, что позволяет сочетать в работе глубокую теорию и проверенные практикой подходы. Дэвид увлечён тем, чтобы помогать инженерам осваивать современные инструменты работы с данными и дели
