Skypro
Eduson Academy
Нетология
Skillbox
НАДПО
Moscow Business Academy
Московский институт психологии
100балльный репетитор
НИИДПО
Умскул
НЦРДО
Skillfactory
GeekBrains
СМИТАП
Фоксфорд
Годограф
Международный институт интегративной нутрициологии
Talentsy
Contented
Бруноям
EDPRO
НСПК
Логомашина
Fashion Factory School
SF Education
Международная школа профессий
ProductStar
Bang Bang Education
Эколь
Psychodemia
Otus
Компьютерная Академия TOP
Pentaschool
Skysmart
Яндекс Практикум
City Business School
Открытый социально-экономический колледж
ИППСС
Skyeng
Хекслет
KARPOV.COURSES
Синергия Академия
Тетрика
Anecole
Moscow Digital School
MAED
ЦАППКК
XYZ School
Rebotica
Инглекс
TutorOnline
ЕГЭLAND
Вебиум
Сотка
НИПКЭФ
Level One
Skillbox Английский (Kespa)
НЦПО
Hello World
Онлайн-школа №1
Coddy
Слёрм
Digital Skills Academy
Maxitet
Merion Academy
PIXEL
Bonnie & Slide
ЭКОДПО
Викиум
Profieng
Точка знаний
99 баллов
InvestFuture
Моя Альфа школа
TeachMeSkills
Содействие занятости
Kodland
#Sekta
Эльбрус Буткемп
Котокод
EasyCode
Московская Академия Сельского Хозяйства
Verona School
Институт Профессионального Образования
Alibra School
Высшая академия дополнительного образования
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Innova IT Academy
ASTON
NORDCORE Академия
Прожектор
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Международный университет профессиональной переподготовки
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
PROschool online
Яндекс Практикум Английский
Skillbox
Нетология
XYZ School
GeekBrains
Otus
Годограф
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
ProductStar
Эколь
Международная школа профессий
Викиум
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
City Business School
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
Хекслет
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
MAED
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Rebotica
Инглекс
Умскул
SF Education
Сотка
ИППСС
Онлайн-школа №1
Coddy
Слёрм
Skysmart
Содействие занятости
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
НСПК
TutorOnline
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
99 баллов
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
InvestFuture
Московский институт психологии
Moscow Digital School
PIXEL
EasyCode
ЦАППКК
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
Anecole
Открытый социально-экономический колледж
Moscow Business Academy
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
Котокод
ASTON
Международный институт интегративной нутрициологии
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Институт Профессионального Образования
Maxitet
Alibra School
Точка знаний
Высшая академия дополнительного образования
Международный университет профессиональной переподготовки
Kodland
НЦПО
NORDCORE Академия
Московская Академия Сельского Хозяйства
TeachMeSkills
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 ЕГЭ по математике на 80+ баллов

Профессия: Product Manager

HR бизнес-партнёр

Ландшафтный дизайн. Профессиональный курс