Курсы Big Data Analyst в Челябинске

Решайте аналитические задачи по работе с данными быстрее и эффективнее.

Чему вы научитесь:

• Строить эффективные запросы, использовать индексы и профилировать выполнение, что позволит анализировать данные в разы быстрее даже на больших объемах;
• Работать с массивами, JSON и сложными структурами, чтобы решать задачи любой сложности и быть готовыми к работе с реальными проектами;
• Настраивать конфигурацию сервера, управлять ресурсами, контролировать потребление памяти и потоков даже под высокой нагрузкой. Разберетесь, как использовать материализованные представления для автоматизации сложных расчётов;
• Освоите создание распределенных таблиц и других инструментов масштабирования, чтобы быть готовыми к работе с большими и распределенными системами данных;
• Подключать внешние данные через словари ClickHouse, что позволит сократить время на обработку справочной информации.

Ключ к успешному развитию любой компании в современном мире = это умение делать быстрые и правильные решения, основываясь на данных. 

С каждым годом этих данных становится всё больше, при этом старые методы анализа перестают адекватно работать на таких объемах.

На этом онлайн-курсе НИУ ВШЭ вы изучите основные технологии и приемы, позволяющие эффективно хранить и обрабатывать огромные массивы информации. 

Обсудите, откуда данные вообще возникают, как их собирать и какая инженерная подготовка требуется для безболезненной работы с этими технологиями.

• Знакомство и входной тест. Пройдёте входной тест и поймёте, подходит ли вам курс.
• Введение в Apache Kafka: продюсеры, консьюмеры, топики и партиции. Развернёте кластер Apache Kafka, опираясь на лучшие практики.
• Kafka Streams. Создадите проект с использованием Kafka Streams DSL.
• Kafka Connect. Создадите и примените на практике свой CDC‑коннектор.
• Безопасность и администрирование в Kafka. Развернёте безопасный Kafka‑кластер c контролем доступа, мониторингом и алертингом.
• Kafka в production и интеграция Kafka с Big-Data-экосистемой . Развернёте кластер в облаке и интегрируете с Apache Spark.
• Финальный проект. Сконфигурируете сервис с использованием технологий, которые изучили на курсе.
• Вебинары для разбора сложных тем, сессии Q&A. Описание отсутствует