このコースについて
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次における5の4コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約23時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-8 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

KafkaNoSQLSpark StreamingSpark

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シラバス - 本コースの学習内容

1
16分で修了

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

4件のビデオ (合計6分), 1 reading
4件のビデオ
Real-Time Streaming Course Structure2 分
Meet Artyom56
Meet Ivan1 分
1件の学習用教材
Slack Channel is the quickest way to get answers to your questions10 分
7時間で修了

Basics of real-time data processing

12件のビデオ (合計57分), 4 readings, 5 quizzes
12件のビデオ
Real-time processing of Big Data4 分
Delivery semantics6 分
Approaches to real-time data processing5 分
Lambda and Kappa Architectures6 分
Introduction1 分
Data storages for real-time big data processing6 分
Introduction to Kafka6 分
Kafka pros and cons4 分
Kafka CLI7 分
How to submit your first assignment3 分
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104 分
4件の学習用教材
Assignments. General requirements10 分
Docker Installation Guide10 分
FAQ How to show your code to teaching staff10 分
Grading System: Instructions and Common Problems10 分
3の練習問題
Introduction to the world of big data real-time processing. Delivery semantics12 分
Data storages for real-time big data processing. Kafka16 分
Basics of real-time data processing18 分
2
5時間で修了

Spark Streaming

6件のビデオ (合計34分), 1 reading, 5 quizzes
6件のビデオ
Spark Streaming concept6 分
How to write Spark Streaming application6 分
Spark Streaming hints6 分
Spark Streaming and delivery semantics8 分
Exactly once extended4 分
1件の学習用教材
Spark streaming tasks. General guidelines10 分
2の練習問題
Spark Streaming12 分
Spark Streaming: final18 分
3
2時間で修了

NoSQL. Cassandra

13件のビデオ (合計69分), 3 quizzes
13件のビデオ
CAP Theorem5 分
Cassandra Architecture4 分
Read-Write Path6 分
Cassandra Data Model5 分
Virtual Nodes2 分
Gossip Protocol5 分
Building Applications with Cassandra4 分
Getting Started with CQL7 分
Accessing Cassandra from Python7 分
Static Columns4 分
Overcoming Cassandra's Limitation3 分
Secondary Indexes4 分
3の練習問題
Basics of NoSQL18 分
Apache Cassandra16 分
NoSQL. Cassandra14 分
4
3時間で修了

NoSQL. Redis

7件のビデオ (合計50分), 2 quizzes
7件のビデオ
Command line interface8 分
Python interface7 分
Strings, Lists, Hashes5 分
Sets, Sorted Sets, HyperLogLogs7 分
Transactions7 分
Advanced features7 分
1の練習問題
Redis12 分

講師

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Alexey A. Dral

Founder and Chief Executive Officer
BigData Team
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Artyom Vybornov

Team Lead at Rambler&Co
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Vladislav Goncharenko

DCAM MIPT, Skoltech
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Ivan Mushketyk

Software Engineer, ConsenSys

Yandexについて

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....

Big Data for Data Engineers専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。