Pemrosesan Data Besar dengan Hadoop dan Spark

Organisasi saat ini menghasilkan sejumlah besar data yang tidak dapat ditangani oleh database tradisional. Mengerti bagaimana menyimpan, memproses, dan menganalisis informasi ini dalam skala adalah keterampilan penting untuk profesional data modern.\n\nKursus berbasis teks ini memandu Anda dari pemula data besar menjadi praktisi yang percaya diri yang mampu mengelola dataset besar. Anda akan belajar bagaimana merancang pipa data, menulis query terdistribusi, dan memanfaatkan arsitektur data cloud-ready modern.\n\nApa yang akan Anda pelajari:\n- Mengerti konsep inti penyimpanan dan komputasi terdistribusikan, dimulai dengan Hadoop HDFS dan MapReduce.\n- Proses dataset besar secara efisien menggunakan Spark RDD dan Spark SQL.\n - Terapkan PySpark untuk menulis skrip pemrosesan data skalabel dalam Python.\n- Implementasikan konsep streaming terstruktur untuk menangani data feed waktu nyata.\n - Temukan pola data lakehouse modern dan format penyimpanan Delta Lake untuk pipa data yang dapat diandalkan.\n – Kueri dan analisa data terdistribusi menggunakan Hive dan Spark SQL.\n\nAnda akan mulai dengan terminologi dasar dari sistem terdistribusi sebelum maju ke latihan tertulis praktis di mana Anda akan membaca contoh kode, menulis query, dan membangun logika pemrosesan data. Kursus ini diakhiri dengan format penyimpanan modern dan paradigma streaming waktu nyata yang digunakan di industri saat ini.\n\nDirancang untuk pemula, kursus ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan sistem data besar. Pengetahuan dasar tentang konsep pemrograman dan SQL berguna tetapi tidak diperlukan.\n\nMulakan perjalanan Anda ke rekayasa data besar hari ini.