Data Engineering Foundations: Build Big Data Pipelines from Scratch

多くの意欲的なデータ専門家は、さまざまなビッグデータツールがどのように連携して、まとまりのある機能的なシステムを形成するかを理解するのに苦労しています。個別のコマンドを学ぶのではなく、データの取り込みからストレージ、処理まで、データがシームレスにどのように流れるかを理解する必要があります。 このテキストベースのコースでは、絶対的な初心者から自信のあるパイプライン設計者へと成長できます。分散システムの背後にあるアーキテクチャの原則を学び、大量の情報を処理する、クリーンでスケーラブルなデータワークフローの作成方法を発見します。 学習内容: - 分散システム、ストレージ、コンピューティングの基本的なアーキテクチャを理解する。 - SparkおよびHadoopエコシステムコンポーネントを使用して、堅牢なバッチ処理パイプラインを構築する。 - Kafkaを使用してリアルタイムストリーミングデータフローを設計し、ライブ情報を取得する。 - ParquetやDelta Lakeなどの最新のLakehouseの概念と最適化されたストレージ形式を適用する。 - データベースとビッグデータプラットフォームを接続するエンドツーエンドパイプラインを構成およびオーケストレーションする。 - 一般的な分散システムの障害のデバッグ、パフォーマンスチューニング、トラブルシューティングを実践する。 まず、コアのビッグデータ用語と基本的な概念を学び、次に実践的なパイプライン設計を読み進めます。カリキュラムは、テキストによる説明とコード例を使用して、バッチ処理、リアルタイムストリーミング、最適化戦略を段階的にガイドします。 このコースは、特に初心者、ソフトウェア開発者、および分散システムでの経験がない状態でビッグデータをゼロから学びたい意欲的なデータエンジニア向けに設計されています。 今日から読み始めて、最初のスケーラブルなデータパイプラインをゼロから構築しましょう。