Big Data-Verarbeitung mit Hadoop und Spark

Unternehmen generieren heute riesige Datenmengen, die herkömmliche Datenbanken nicht verarbeiten können. Das Verständnis, wie diese Informationen im großen Maßstab gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können, ist eine kritische Fähigkeit für moderne Datenprofis.\n\nDieser textbasierte Kurs führt Sie vom Big-Data-Anfänger zum selbstbewussten Praktiker, der große Datensätze verwalten kann. Sie lernen, wie Sie Datenpipelines entwerfen, verteilte Abfragen schreiben und moderne Cloud-fähige Datenarchitekturen nutzen.\n\nWas Sie erfahren:\n- Verstehen Sie die Kernkonzepte des verteilten Speichers und Computings, beginnend mit Hadoop HDFS und MapReduce.\n- Effiziente Verarbeitung großer Datensätze mit Spark RDDs und Spark SQL.\n Schreiben skalierbarer Datenverarbeitungsskripte in Python.\n- Implementieren Sie strukturierte Streaming-Konzepte, um Echtzeit-Datenfeeds zu verarbeiten.\n - Erkunden Sie moderne Data Lakehouse-Muster und Delta Lake-Speicherformate für zuverlässige Datenpipelines.\n Sie lernen, verteilte Systeme zu verwalten, bevor Sie zu praktischen schriftlichen Übungen übergehen, in denen Sie Codebeispiele lesen, Abfragen schreiben und Datenverarbeitungslogik erstellen. Der Kurs schließt mit modernen Speicherformaten und Echtzeit-Streaming-Paradigmen ab, die heute in der Industrie verwendet werden.\n\nDieser Kurs ist für Anfänger konzipiert und erfordert keine Vorkenntnisse mit Big Data-Systemen. Ein grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten und SQL ist hilfreich, aber nicht erforderlich.\n\nStarten Sie noch heute Ihre Reise in die Big Data-Technologie.