À propos de ce cours
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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau avancé

Approx. 23 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

KafkaNoSQLSpark StreamingSpark
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Data Engineers
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Software Engineers

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Niveau avancé

Approx. 23 heures pour terminer

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
16 minutes pour terminer

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

4 vidéos (Total 6 min), 1 lecture
4 vidéos
Real-Time Streaming Course Structure2 min
Meet Artyom56s
Meet Ivan1 min
1 lecture
Slack Channel is the quickest way to get answers to your questions10 min
7 heures pour terminer

Basics of real-time data processing

12 vidéos (Total 57 min), 4 lectures, 5 quiz
12 vidéos
Real-time processing of Big Data4 min
Delivery semantics6 min
Approaches to real-time data processing5 min
Lambda and Kappa Architectures6 min
Introduction1 min
Data storages for real-time big data processing6 min
Introduction to Kafka6 min
Kafka pros and cons4 min
Kafka CLI7 min
How to submit your first assignment3 min
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104 min
4 lectures
Assignments. General requirements10 min
Docker Installation Guide10 min
FAQ How to show your code to teaching staff10 min
Grading System: Instructions and Common Problems10 min
3 exercices pour s'entraîner
Introduction to the world of big data real-time processing. Delivery semantics12 min
Data storages for real-time big data processing. Kafka16 min
Basics of real-time data processing18 min
Semaine
2
5 heures pour terminer

Spark Streaming

6 vidéos (Total 34 min), 1 lecture, 5 quiz
6 vidéos
Spark Streaming concept6 min
How to write Spark Streaming application6 min
Spark Streaming hints6 min
Spark Streaming and delivery semantics8 min
Exactly once extended4 min
1 lecture
Spark streaming tasks. General guidelines10 min
2 exercices pour s'entraîner
Spark Streaming12 min
Spark Streaming: final18 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

NoSQL. Cassandra

13 vidéos (Total 69 min), 3 quiz
13 vidéos
CAP Theorem5 min
Cassandra Architecture4 min
Read-Write Path6 min
Cassandra Data Model5 min
Virtual Nodes2 min
Gossip Protocol5 min
Building Applications with Cassandra4 min
Getting Started with CQL7 min
Accessing Cassandra from Python7 min
Static Columns4 min
Overcoming Cassandra's Limitation3 min
Secondary Indexes4 min
3 exercices pour s'entraîner
Basics of NoSQL18 min
Apache Cassandra16 min
NoSQL. Cassandra14 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

NoSQL. Redis

7 vidéos (Total 50 min), 2 quiz
7 vidéos
Command line interface8 min
Python interface7 min
Strings, Lists, Hashes5 min
Sets, Sorted Sets, HyperLogLogs7 min
Transactions7 min
Advanced features7 min
1 exercice pour s'entraîner
Redis12 min

Enseignants

Avatar

Alexey A. Dral

Founder and Chief Executive Officer
BigData Team
Avatar

Artyom Vybornov

Team Lead at Rambler&Co
Avatar

Vladislav Goncharenko

DCAM MIPT, Skoltech
Avatar

Ivan Mushketyk

Software Engineer, ConsenSys

À propos de 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....

À propos du Spécialisation 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.