Informações sobre o curso
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado

Nível avançado

Horas para completar

Aprox. 6 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 4-8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

KafkaNoSQLSpark StreamingSpark
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
5 minutos para concluir

Welcome to the course "Big Data Applications: Real-Time Streaming"

...
Reading
3 videos (Total 5 min)
Video3 videos
Real-Time Streaming Course Structure2min
Meet Artyommin
Horas para completar
5 horas para concluir

Basics of real-time data processing

...
Reading
12 videos (Total 56 min), 5 leituras, 5 testes
Video12 videos
Real-time processing of Big Data4min
Delivery semantics6min
Approaches to real-time data processing5min
Lambda and Kappa Architectures6min
Introduction1min
Data storages for real-time big data processing6min
Introduction to Kafka6min
Kafka pros and cons4min
Kafka CLI6min
How to submit your first assignment3min
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104min
Reading5 leituras
Assignments. General requirements10min
Slack Channel is the quickest way to get answers to your questions10min
Docker Installation Guide10min
FAQ How to show your code to teaching staff10min
Grading System: Instructions and Common Problems10min
Quiz3 exercícios práticos
Introduction to the world of big data real-time processing. Delivery semantics12min
Data storages for real-time big data processing. Kafka16min
Basics of real-time data processing18min
Semana
2
Horas para completar
4 horas para concluir

Spark Streaming

...
Reading
6 videos (Total 34 min), 5 testes
Video6 videos
Spark Streaming concept6min
How to write Spark Streaming application6min
Spark Streaming hints6min
Spark Streaming and delivery semantics8min
Exactly once extended4min
Quiz2 exercícios práticos
Spark Streaming12min
Spark Streaming: final18min
Semana
3
Horas para completar
2 horas para concluir

NoSQL. Cassandra

...
Reading
13 videos (Total 68 min), 3 testes
Video13 videos
CAP theorem5min
Cassandra Architecture4min
Read-Write Path6min
Cassandra Data Model5min
Virtual nodes2min
Gossip Protocol5min
Building Applications with Cassandra3min
Getting Started with CQL7min
Accessing Cassandra from Python7min
Static Columns4min
Overcoming Cassandra's Limitation3min
Secondary Indexes4min
Quiz3 exercícios práticos
Basics of NoSQL18min
Apache Cassandra16min
NoSQL. Cassandra14min
Semana
4
Horas para completar
3 horas para concluir

NoSQL. Redis

...
Reading
7 videos (Total 46 min), 2 testes
Video7 videos
Command line interface8min
Python interface6min
Strings, Lists, Hashes5min
Sets, Sorted Sets, HyperLogLogs6min
Transactions6min
Advanced features6min
Quiz1 exercício prático
Redis0

Instrutores

Avatar

Alexey A. Dral

Founder and Chief Executive Officer
BigData Team
Avatar

Artyom Vybornov

Lead software engineer at Rambler&Co

Sobre Yandex

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

Sobre o Programa de cursos integrados Big Data for Data Engineers

This specialization is made for people working with data (either small or big). If you are a Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer or Data Architect (or you want to become one) — don’t miss the opportunity to expand your knowledge and skills in the field of data engineering and data analysis on the large scale. In four concise courses you will learn the basics of Hadoop, MapReduce, Spark, methods of offline data processing for warehousing, real-time data processing and large-scale machine learning. And Capstone project for you to build and deploy your own Big Data Service (make your portfolio even more competitive). Over the course of the specialization, you will complete progressively harder programming assignments (mostly in Python). Make sure, you have some experience in it. This course will master your skills in designing solutions for common Big Data tasks: - creating batch and real-time data processing pipelines, - doing machine learning at scale, - deploying machine learning models into a production environment — and much more! Join some of best hands-on big data professionals, who know, their job inside-out, to learn the basics, as well as some tricks of the trade, from them. Special thanks to Prof. Mikhail Roytberg (APT dept., MIPT), Oleg Sukhoroslov (PhD, Senior Researcher, IITP RAS), Oleg Ivchenko (APT dept., MIPT), Pavel Akhtyamov (APT dept., MIPT), Vladimir Kuznetsov, Asya Roitberg, Eugene Baulin, Marina Sudarikova....
Big Data for Data Engineers

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.