Przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Hadoop i Spark

Obecnie organizacje generują ogromne ilości danych, których tradycyjne bazy danych nie są w stanie obsłużyć. Zrozumienie, jak przechowywać, przetwarzać i analizować te informacje na dużą skalę, jest kluczową umiejętnością dla nowoczesnych specjalistów od danych.\n\nTen kurs tekstowy prowadzi Cię od początkującego do pewnego praktyka zdolnego do zarządzania dużymi zestawami danych. Dowiesz się, jak projektować potoki danych, pisać rozproszone zapytania i wykorzystywać nowoczesne architektury danych gotowe do chmury.\n\nCzego się nauczysz:\n- Zrozum podstawowe pojęcia rozproszonego przechowywania i przetwarzania, zaczynając od Hadoop HDFS i MapReduce.\n- Efektywnie przetwarzaj duże zbiory danych za pomocą Spark RDD i Spark SQL.\n Pisanie skalowalnych skryptów przetwarzania danych w Pythonie.\n- Wdrażaj koncepcje strumieniowania strukturalnego w celu obsługi strumienia danych w czasie rzeczywistym.\n - Poznaj nowoczesne wzorce danych i formaty przechowywania Delta Lake dla niezawodnych potoków danych.\n Systemy rozproszone przed przejściem do praktycznych ćwiczeń pisemnych, w których będziesz czytać przykłady kodu, pisać zapytania i budować logikę przetwarzania danych. Kurs obejmuje nowoczesne formaty pamięci masowej i paradygmaty przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym stosowane obecnie w przemyśle.\n\nZaprojektowany dla początkujących, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w systemach big data. Podstawowa znajomość koncepcji programowania i SQL jest pomocna, ale nie jest wymagana.\n\nRozpocznij swoją podróż w inżynierii Big Data już dziś.