Разворачивать кластеры
Изучите создание и удаление Hadoop-кластеров в облачной инфраструктуре.
Бесплатный вводный курс об обработке больших данных в Yandex Cloud: развёртывание кластеров Hadoop и Spark, настройка виртуальных машин и безопасность облачной инфраструктуры.
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Начинающим инженерам данных | Школа рекомендует курс тем, кто только знакомится с инженерией данных и хочет понять, как облачная инфраструктура помогает хранить и обрабатывать большие массивы информации. |
| Тем, кто изучает облачную обработку данных | Вы познакомитесь с Yandex Data Processing, компонентами для распределённой обработки данных и задачами настройки виртуальных машин и кластеров Hadoop и Spark. |
Изучите создание и удаление Hadoop-кластеров в облачной инфраструктуре.
Разберёте настройку виртуальных машин, выбор компонентов и безопасность кластеров.
Разберёте роли DFS, YARN, MapReduce и Spark при хранении и обработке данных.
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
Подробная программа курса пока не добавлена. Уточните её содержание на сайте школы перед записью.
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Школа указывает, что курс бесплатный. На странице также предлагается начать обучение; актуальные условия доступа стоит уточнить перед регистрацией.
Курс предназначен для новичков, в том числе для тех, кто только начинает знакомиться с инженерией данных и ещё не работал с её основными инструментами.
Курс посвящён сервису Yandex Data Processing в инфраструктуре Yandex Cloud. Он позволяет разворачивать кластеры Hadoop и Spark для работы с данными.
На странице школы названы Hadoop и Spark, компоненты DFS и YARN, модель MapReduce и структура RDD, используемая для распределённой работы с данными.
Школа перечисляет создание и удаление кластеров, настройку виртуальных машин, выбор компонентов и обеспечение безопасности облачной инфраструктуры.
В структурированных данных школы указан онлайн-формат. Условия начала обучения и доступ к необходимым облачным ресурсам уточняйте на странице курса.
В проверенном содержимом страницы школы продолжительность не установлена. Если срок важен для вашего выбора, уточните его до начала обучения.
На странице школы экспертом указан Антон Пилипенко: он занимается системами для работы с большими данными и имеет опыт консалтинга в этой области.
Перейдите на сайт KARPOV.COURSES, чтобы узнать условия обучения на курсе «Инженер данных в Yandex Cloud».
На сайт школыДругие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Курс для специалистов с базовыми знаниями SQL и Python: проектирование хранилищ, автоматизация ETL, распределённая обработка данных и работа с облачной инфраструктурой.
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
Курс знакомит с инженерией данных с нуля: SQL, Python, базы данных, PySpark и Airflow. В программе есть практические задания и проект по обработке данных.
Курс рассчитан на первое знакомство с инженерией данных и облачной обработкой. Школа позиционирует его для новичков: он может помочь понять назначение Yandex Data Processing и основных компонентов экосистемы Hadoop. Сопоставьте эту вводную задачу со своим опытом и целью обучения.
Школа перечисляет результаты обучения и инструменты: настройку виртуальных машин, управление кластерами, безопасность, Hadoop и Spark. Отдельного перечня учебных модулей в проверенном источнике не найдено, поэтому последовательность занятий и объём практики стоит уточнить у школы.
Курс указан как бесплатный, а в структурированных данных школы обозначен онлайн-формат. Перед началом проверьте действующие условия доступа к материалам, возможные требования к облачным ресурсам и продолжительность обучения: последняя в проверенном источнике не установлена.
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьСравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьСравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть