Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Зач. единицы
Зач. единицы
2
Сертификат
Сертификат
1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно
нет рассрочки
В ходе курса вы узнаете о среде для работы с большими данными - Apache Hadoop, а также познакомитесь с двумя основополагающими компонентами фреймворка Apache Hadoop: HDFS - распределенной файловой системой, MapReduce - подходом для обработки большого объема данных. Вы сможете узнать об основных компонентах экосистемы Apache Hadoop. Узнаете в чем отличие MapReduce от Yarn, и почему появился Spark. Узнаете что полезного можно получить из интернета. В практической части курсы мы выкачаем данные из twitter, произведем их очистку и обогащение, а после визуализируем. Присоединяйтесь к Telegram-каналу Онлайн-курсы НИТУ МИСИС или пишите на openedu@misis.ru. Мы ответим на все ваши вопросы.

Вас будут обучать

Должность: Начальник отдела по технологиям больших данных

Образовательная организация

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

НИТУ МИСИС — это ведущий вуз страны в области создания, внедрения и применения новых технологий и материалов. Университет входит в ТОП-500 лучших вузов мира по версии глобального рейтинга QS World University Rankings, в ТОП-5 национального рейтинга «Интерфакс». Вуз занимает ведущие позиции в предметных и отраслевых международных рейтингах по 22 направлениям, входя в ТОП-30 QS «Инжиниринг — Горное дело», ТОП-75 ARWU «Инжиниринг — Металлургия». Университет МИСИС — в группе 101+ предметного глобального рейтинга QS «Материаловедение», является лидером в этой области среди российских вузов.

В 2023 году НИТУ МИСИС занял 264-е место в мировом рейтинге университетов RUR, войдя в пятерку лучших вузов страны. Университет показал наибольший рост по показателям «Преподавание» и «Исследования».

НИТУ МИСИС объединяет уникальные компетенции и научные базы нескольких успешных институтов в новую единую научно-образовательную платформу, способную на равных конкурировать с лучшими технологическими центрами России и мира. В состав Университета МИСИС входят 8 институтов и 6 филиалов — четыре в России и два за рубежом. В университете действуют более 45 научно-исследовательских лабораторий и инжиниринговых центров мирового уровня, в которых работают ведущие российские и зарубежные ученые. Университет МИСИС успешно реализует совместные проекты более чем с 1600 бизнес-компаниями России и мира.

В НИТУ МИСИС каждый найдет свое призвание и сможет построить уникальную образовательную и карьерную траекторию. Университет является лидером QS Graduate Employability Rankings по организации взаимодействия работодателей со студентами. По этому индикатору вуз входит в ТОП-50 лучших университетов мира, из года в год набирая 92,2 балла из 100 возможных. Согласно результатам рейтинга, 98,2% выпускников Университета МИСИС трудоустраиваются в течение первого года после выпуска. Это выше среднего показателя по стране, который составляет 95,9%.

Программа курса

Курс состоит из 5 разделов и 10 недель обучения:

Раздел 1. Что такое Big Data1.1 Знакомство с технологиями Big Data1.2 Что такое Big Data + возможности1.3 Что такое Big Data - Сложности

Раздел 2. Ключевые технологии и подходы2.1 - 2.3 Ключевые технологии и подходы

Раздел 3. Инструменты получения данных3.1 Инструменты получения данных3.2 А что если данные лежат в базе данных?3.3 Apache Flume и Apache Kafka

Раздел 4. Обработка данных4.1  Обработка данных в Apache Spark4.2 - 4.4 Обработка данных4.5 Apache Hive4.6 Cloudera Impala

Раздел 5. Хранение данных5.1 Хранение данных5.2 Apache Solr

Рейтинг курса

3.5
рейтинг
0
0
0
0
0
обновлено 24.03.2024 01:06
Введение в инженерию больших данных

Введение в инженерию больших данных

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями