- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: Карпов, Савченко, Силютина
Название: Big Data для Data Science (2021)
Описание:
Big Data for Data Science
Анатолий Карпов, Александр Савченко, Ольга Силютина
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
Подробнее:
Скачать:
Название: Big Data для Data Science (2021)
Описание:
Big Data for Data Science
Анатолий Карпов, Александр Савченко, Ольга Силютина
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
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.