Вы будете работать с реальными базами данных MySQL и ClickHouse, настраивать работу аналитических пайплайнов в AirFlow, визуализировать результаты в BI системах.

Кому подойдет эта программа?

Начинающим специалистам
Вы уже знакомы с Python, у вас есть базовые знания SQL и вы хотите развиваться в сфере Data Science

Data Science специалистам уровня junior/middle
Вы уже работаете в сфере Data Science и хотите прокачать навыки работы с Big Data

Аналитикам и исследователям
Вы уже умеете работать с данными и хотите познакомиться с инструментами для работы с Big Data

Специалистам в области Data Engineering
Вы уже работаете в сфере Data Engineering и хотите расширить свой кругозор и освоить актуальные технологии

Программа

Первая неделя. Введение в Big Data для Data Science
-Зачем DS знать Big Data?
-Хранение данных
-Обработка данных
-Практика и задачи по SQL и ClickHouse
-Вводный вебинар первой недели

Вторая неделя. Hadoop
-Архитектура Hadoop
-HDFS
-MapReduce
-Hive
-Hbase
-Практика и задачи
-Вебинар второй недели

Третья неделя. Spark
-Архитектура spark
-Spark Core
-Потоковая обработка данных
-Практика и задачи по Spark
-Вебинар третьей недели

Четвёртая неделя. Workflow
-Управление данными ETL/ELT
-Архитектура хранилищ Data Warehouse vs Data Lake
-Облачные решения
-Apache Airflow
-Практика и задачи по Airflow
-Вебинар четвёртой недели

Пятая неделя. SparkML
-Распределенные модели машинного обучения
-Spark ML компоненты и модели
-Поставка моделей
-Практика и задачи по Spark ML
-Вебинар пятой недели

Шестая неделя. BI Tools
-Работа с данными в Superset
-Аналитические агрегаты
-Вебинар шестой недели
-Дополнительный вебинар про карьеру

Информация о видео
Название: Big Data for Data Science
Автор: Анатолий Карпов, Александр Савченко, Ольга Силютина
Год выхода: 2021
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 13:51:57

Файл
Формат: MP4 (+доп.файлы)
Видео: AVC, 1280x720, ~879 Kbps
Аудио: AAC, 69 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 2.31 Gb