ClickHouse специализируется на аналитических запросах и обработке больших объемов данных. Программа может быть полезна компаниям, работающим с определенными объемами данных, например интернет-компаниям, банкам, рекламным агентствам и другим организациям, занимающимся аналитикой и обработкой.
ClickHouse предоставляет возможность создавать отчеты и аналитические инструменты для принятия решений на основе данных. Инструмент помогает опытным разработчикам и аналитикам совершенствовать навыки и осваивать новые методы работы с информацией. На этом курсе вы прокачаете скиллы и расширите резюме новыми инструментами.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Курс подойдёт тем, кто уже умеет базовые знания о Linux, Docker, Kubernetes и общие представления о современных СУБД.
Поймёте, каковы преимущества и недостатки различных СУБД, таких как Vertica, Redshift, BigQuery и другие.
Познакомитесь с такими терминами, как масштабируемость, производительность и гибкость настройки.
Изучите Apache Cassandra, MongoDB, Elasticsearch и их сходства и различия с ClickHouse.
Рассмотрите варианты установки ClickHouse на различные операционные системы.
Поймёте, каковы основные параметры конфигурационного файла ClickHouse и их настройка для оптимальной работы с данными.
Обсудите преимущества и недостатки каждого интерфейса и их применение в реальных проектах.
Зададите преподавателю интересующие вопросы по модулю установки.
Поймёте, как настраивать балансировщик нагрузки, что такое аппаратное обеспечение и как настроить ClickHouse на каждом узле кластера.
Узнаете различные стратегии репликации данных, такие как мастер-мастер и мастер-слейв, а также методы шардирования, такие как горизонтальное и вертикальное шардирование.
Изучитеразличные способы поддержки ClickHouse, такие как обновление версии и настройка резервного копирования данных.
Рассмотрите различные аспекты использования ClickHouse в реальных проектах и решении проблем.
Рассмотрите примение SQL для ClickHouse.
Узнаете о многообразии типов данных и принципе выбора способа работы с ними.
Разберёте различные типы джоинов (inner, left, right, full) и их применение в ClickHouse для объединения данных из разных таблиц.
Поймёте, каково применение движков MergeTree для оптимизации запросов на агрегацию данных.
Обсудите возможности взаимодействия с другими популярными инструментами, такими как Apache Kafka и Apache Spark.
Рассмотрите различия в производительности, функциональности и возможностях обработки больших объемов данных.
Будете использовать инструмент в решении проблем, связанных с обработкой больших объемов данных.
Вы определитесь с темой проекта для финальной работы.
Пообщаетесь со специалистами о ваших идеях.
Представите результат обучения комиссии и получите напутственное слово.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Вы можете проходить обучение в своём темпе и делать перерывы по необходимости, однако рекомендуется не переключаться с одной программы на другую, а последовательно изучать темы для достижения наилучших результатов.
Да, вы можете обратиться к менеджеру и оформить возврат денежной суммы, пропорциональной количеству непройденных уроков.