Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 23:15

Обработка и анализ данных

Контейнеризация ETL c AWS, TDengine и Grafana

Dockerized ETL With AWS, TDengine & Grafana

Инженерам данных часто нужно быстро настроить простой ETL-скрипт, который просто выполняет свою задачу. В этом проекте вы узнаете, как легко реализовать такой ETL на AWS: подключить живые данные из погодного API и записывать их во временную базу данных TDengine.

0 ч 29 мин

Английский

Посмотреть

Suyog Nagaokar

29 мая 2025 г., 23:06

Обработка и анализ данных

Инженерия данных с Hadoop

Data Engineering with Hadoop

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

7 ч 3 мин

Английский

Посмотреть

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 22:41

Python Elasticsearch

Contact Tracing с использованием Elasticsearch

Contact Tracing with Elasticsearch

В этом увлекательном инженерном проекте вы научитесь отслеживать перемещения пользователей по их сканированиям с телефона. Цель проекта - использовать Elasticsearch как поисковую систему для анализа набора данных, в котором 100,000 пользователей посещают магазины и делают 1,000,000 сканирований.

1 ч 37 мин

Английский

Посмотреть

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 22:17

Обработка и анализ данных

Работа с данными временных рядов: хранение и визуализация

Storing & Visualizing Time Series Data

Обработка, хранение и визуализация данных временных рядов становится всё более важной задачей. От данных IoT и системных журналов до статистики производственных процессов - объём информации, требующей обработки, постоянно растёт.Системы хранения временных рядов, такие как InfluxDB, и инструменты визуализации, такие как Grafana, позволяют управлять данными и делать их доступными для анализа. В этом курсе вы научитесь строить полноценный пайплайн д

2 ч 11 мин

Английский

Посмотреть

+1

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 21:56

Обработка и анализ данных Машинное обучение

Машинное обучение и контейнеры на AWS

Machine Learning & Containers on AWS

В этом практическом курсе вы научитесь строить полный пайплайн данных на платформе AWS - от получения данных из Twitter API до анализа, хранения и визуализации.Вы создадите собственный алгоритм машинного обучения и развернёте его на AWS с помощью Lambda. Также вы настроите базу данных Postgres с использованием Amazon RDS. Для визуализации результатов вы разработаете интерактивный дашборд на Streamlit и получите опыт его развертывания в контейнера

1 ч 33 мин

Английский

Посмотреть

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 21:40

Обработка и анализ данных

Современные хранилища данных и Data Lakes

Modern Data Warehouses & Data Lakes

В роли инженера данных вы будете регулярно работать с аналитическими платформами, где компании хранят данные в Data Lakes и Data Warehouses для построения визуализаций и создания моделей машинного обучения.Современные хранилища данных, такие как AWS Redshift, Google BigQuery и Snowflake, позволяют загружать данные напрямую из файлов в Data Lake. Эта интеграция делает работу с хранилищами гибкой и удобной для аналитических задач.

0 ч 58 мин

Английский

Посмотреть

+1

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 21:13

Обработка и анализ данных

Инженерия данных на GCP

Data Engineering on GCP

Google Cloud Platform (GCP) - одна из самых популярных облачных платформ в мире, предоставляющая обширный набор инструментов и сервисов для построения, управления и оптимизации пайплайнов данных. GCP позволяет эффективно хранить, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, помогая инженерам данных создавать масштабируемые и высокопроизводительные решения.

1 ч 17 мин

Английский

Посмотреть

+1

Kristijan Bakarić

29 мая 2025 г., 20:56

Azure Обработка и анализ данных

Инженерия данных на Azure

Data Engineering on Azure

Microsoft Azure - это облачная платформа, предоставляющая более 200 продуктов и сервисов для хранения, управления данными, развертывания виртуальных машин и разработки приложений в облаке. Azure поддерживает работу с различными фреймворками и инструментами, позволяя запускать приложения в мультиоблачной среде, локально или на границе сети (edge).

1 ч 20 мин

Английский

Посмотреть

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 20:35

AWS Обработка и анализ данных

Инженерия данных на AWS

Data Engineering on AWS

Этот курс - идеальный старт для тех, кто хочет освоить облачные технологии и начать работать с Amazon Web Services (AWS), одной из самых популярных платформ для обработки данных. Курс особенно полезен для начинающих инженеров данных и тех, кто ищет первую работу в этой сфере.В рамках курса вы создадите полноценный end-to-end проект на основе данных из интернет-магазина. Шаг за шагом вы научитесь моделировать данные, строить пайплайны и работать с

4 ч 46 мин

Английский

Посмотреть

+1

Andreas Kretz

29 мая 2025 г., 20:20

Обработка и анализ данных

Стриминг с Kafka и Spark

Streaming with Kafka & Spark

Этот курс - полноценный проект с полным циклом обработки данных в реальном времени. Вы будете работать с данными интернет-магазина, включающими счета-фактуры для клиентов и товары из этих счетов. Цель курса - настроить потоковую обработку данных (инвойсов) по мере их поступления и визуализировать их в удобном интерфейсе.Вы будете использовать технологии FastAPI, Apache Kafka, Apache Spark, MongoDB и Streamlit - инструменты, с которыми вы уже знак

2 ч 46 мин

Английский

Посмотреть