Modern Data Warehouses & Data Lakes
Современные хранилища данных становятся ключевым элементом аналитической инфраструктуры компаний. Data Lakes и Data Warehouses позволяют объединять разнородные источники, ускорять работу с данными и предоставлять аналитикам удобные инструменты для визуализации и моделирования. В этом курсе вы погрузитесь в принципы построения современных платформ данных и освоите практические навыки на GCP и AWS.
Компании ежедневно генерируют огромные объёмы данных, и классические подходы к хранению информации уже не справляются с такими нагрузками. Именно поэтому на первый план выходят облачные решения, позволяющие масштабировать системы, обрабатывать данные почти в реальном времени и легко интегрировать различные сервисы между собой.
Вы узнаете, как работают Data Lakes и Data Warehouses, чем они отличаются, когда применять каждый из подходов и как объединять их в единую экосистему.
Современные платформы — такие как AWS Redshift, Google BigQuery и Snowflake — позволяют загружать данные напрямую из озера данных, используя нативные интеграции и внешние таблицы. Это делает аналитику гибкой, быстрой и менее затратной.
Курс ориентирован на начинающих и практикующих инженеров данных, аналитиков данных и специалистов, которые хотят разобраться в архитектуре современных хранилищ и научиться работать с облачными платформами на практике.
Этот курс поможет вам уверенно ориентироваться в мире современных платформ данных и применять полученные знания в реальных задачах бизнеса.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
