Talentsy
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
Умскул
НИИДПО
Contented
100балльный репетитор
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Сотка
Бруноям
Otus
Skysmart
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Яндекс Практикум
Международная школа профессий
Вебиум
Fashion Factory School
Pentaschool
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
Компьютерная Академия TOP
SF Education
Контур.Школа
Институт прикладной психологии в социальной сфере
City Business School
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
99 баллов
Interra
Hello World
Слёрм
Инглекс
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
EDPRO
Skillbox
Нетология
Московский институт психологии
Eduson Academy
Skypro
НАДПО
Skillfactory
GeekBrains
Умскул
НИИДПО
Contented
Talentsy
100балльный репетитор
Psychodemia
Bang Bang Education
Логомашина
ProductStar
Skillbox Английский (Kespa)
Фоксфорд
Годограф
Хекслет
Сотка
Бруноям
Otus
Skysmart
Национальный социально-педагогический колледж
MAED
XYZ School
Moscow Digital School
Яндекс Практикум
Международная школа профессий
Вебиум
Fashion Factory School
Тетрика
Pentaschool
Национальный центральный институт развития дополнительного образования
Эколь
Skyeng
Компьютерная Академия TOP
SF Education
Контур.Школа
TutorOnline
Институт прикладной психологии в социальной сфере
City Business School
KARPOV.COURSES
Level One
Verona School
99 баллов
Interra
Hello World
Слёрм
Инглекс
Kata Academy
InvestFuture
Bonnie & Slide
Coddy
#Sekta
Викиум
НИПКЭФ
Anecole
Моя Альфа школа
ЕГЭLAND
Абакус
PIXEL
Яндекс Практикум Английский
Этот курс ориентирован на опытных data-инженеров, которые хотят освоить новые фреймворки и отработать алгоритмы интерпретации Big Data с помощью современных инструментов экосистемы Hadoop, которые можно использовать для обработки разнообразных типов данных. Вы разберёте принципы взаимодействия с компонентами системы через консольные клиенты и API, изучите механизм сборки проектов на Scala, познакомитесь с методами оркестрации, настройки CI, мониторинга и логирования, а также рассмотрите способы тестирования и оптимизации Spark-приложений.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Онлайн-курс познакомит вас с особенностями работы с экосистемой Hadoop и Spark-приложениями, после чего вы закрепите полученные знания на практике и разработаете ETL-систему в качестве итогового проекта.
Познакомитесь с синтаксисом мультипарадигмального языка, научитесь читать код и писать простые приложения.
Освоите работу с библиотеками, разберёте инструменты обработки данных, после чего создадите собственный Scala-проект и соберёте его с помощью SBT.
На примере проекта из домашнего задания рассмотрите проблемы при сборке в Big Data, а также сможете уверенно пользоваться JSON-массивами.
Познакомитесь с экосистемой для обработки больших объёмов данных, разберёте основные дистрибутивы CDH/HDP/CDP.
Рассмотрите возможности системы для хранения данных, изучите архитектуру и роль Zookeeper в управлении файлами.
Получите представление о системах контейнеризации и узнаете, в каких случаях применяется MapReduce.
Сможете настраивать степень сжатия при записи данных, а также научитесь подбирать подходящие форматы хранения под разные задачи.
Зададите интересующие вас вопросы наставникам, получите обратную связь по выполненным домашним заданиям.
Сможете создавать несложные Spark-приложения, а также описывать их архитектуру и понимать назначение.
Построите результирующий отчет на основе raw data с использованием Spark и различных API, после чего опубликуете готовую аналитическую витрину на GitHub.
Освоите методы оптимизации запросов Spark, а также научитесь использовать интерфейс для выявления проблем с производительностью.
С помощью DataSource API V2 разработаете собственный Spark-коннектор для настройки взаимодействия с любыми сервисами.
Научитесь писать автоматические тесты в виде кода на Scala с описанием методов для Spark job с помощью Idea Community.
Освоите машинное обучение моделей и их применение на больших объемах данных с помощью Spark и XGBoost.
Сможете управлять топиками и данными распределённого сервиса очередей, а также преобразовывать форматы.
Научитесь проектировать приложения для потоковой обработки данных с использованием дискретизированных потоков DStreams и библиотеки Structured Streaming.
Изучите способы использования предобученных моделей в Spark Structured Streaming благодаря приложениям потоковой передачи на базе Dataframe и Dataset.
Подберёте фреймворк, который максимально будет подходить для обработки потоковых данных, а также освоите базовые операции из API Flink.
Научитесь проектировать приложения с использованием Flink для реализации анализа графиков и увеличения скорости обработки данных в режиме реального времени.
Зададите интересующие вас вопросы наставникам, получите обратную связь по выполненным домашним заданиям.
Познакомитесь с предназначением, возможностями и архитектурой приложений для распределенных SQL-запросов.
Научитесь писать запросы на HiveQL и создадите аналитические таблицы по результатам обработки Big Data в Hive.
Освоите инструменты Oozie и Airflow для оркестрации ETL-процессов, научитесь загружать данные из внешних систем и проверять качество данных.
Научитесь настраивать мониторинг с помощью Grafana, а также сможете собирать логи Spark-приложений для быстрого реагирования на инфраструктурные проблемы.
Узнаете, как правильно настраивать процессы с CI/CD-поддержкой для Spark и Hive, учитывая принципы обеспечения качества.
Зададите интересующие вас вопросы наставникам, получите обратную связь по выполненным домашним заданиям.
Построите ETL-систему на основе Hadoop: от загрузки данных из внешних источников и их обработки с помощью Hive до проектирования лямбда-архитектуры для получения аналитической информации в Spark-приложении.
Познакомитесь с правилами работы над проектом и требованиями к материалу и технической документации.
Получите возможность задать вопросы и обсудить проблемы, возникающие при выполнении ДЗ и выпускной работы.
Презентуете готовый проект экспертам и получите обратную связь и развёрнутые комментарии по улучшениям и доработкам.
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
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Вам потребуется пройти вступительное тестирование на наличие навыков программирования на Python, Java или Scala, знание SQL и принципов работы с реляционными БД.
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.
Подготовка к экзамену CFA Level I
Олигофренопедагог
Аппаратный массаж LPG
Графический дизайнер на фрилансе