Hadoop для инженеров данных

5-дневный практический тренинг по batch/streaming обработке больших данных средствами экосистемы Apache Hadoop: Airflow, Spark, Flume, Sqoop, Hive, а также Kafka для организации озера данных (Data Lake) на кластере Hadoop версии 3 и процессов ETL/ELT.

Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
HDDE
в любое время
89 600 руб. 40 ак.часов
Количество дней: дней
По записям
Регистрация

О продукте:

Data Lake (озеро данных) — это метод хранения данных в натуральном (сыром, «RAW») виде: в разных схемах и форматах, от blob-объектов до различных файлов. Корпоративное озеро данных позволяет предприятию иметь логически определенное, единое хранилище всех данных в организации (enterprise data), чтобы использовать их для построения аналитических отчетов, моделей машинного обучения и других прикладных задач.

Обычно Data Lake включает структурированную информацию из реляционных баз данных (строки и колонки), полуструктурированные файлы (CSV, логи, XML, JSON, AVRO, Parquet, ORC), неструктурированные (почтовые сообщения, документы, pdf) и даже бинарные данные (видео, аудио, графические изображения). Помимо необработанных исходных данных (RAW data), озеро данных также может содержать и предварительно обработанную (transformed) информацию.

За эффективную организацию процессов загрузки информации в озеро или корпоративное хранилище данных (КХД) и выгрузки оттуда нужных сведений отвечают инженеры данных (Data Engineer). Сегодня в большинстве случаев Data Lake строится с помощью компонентов экосистемы Apache Hadoop и сопутствующих технологий Big Data: Spark, Pig, Sqoop, Hive, Flume, Flink, Airflow, NiFi, Kafka, Cloudera Impala. Как успешно использовать все эти инструменты для создания уникального конвейера сбора и обработки данных (pipeline), вы узнаете на нашем 5-дневном обучающем курсе-тренинге «Hadoop для инженеров данных».

Аудитория:

Курс Hadoop для инженеров данных ориентирован на специалистов по работе с большими данными, которые отвечают за настройку и сопровождение ввода данных в Data Lake и хотят получить теоретические знания и практические навыки по подготовке массивов Big Data и специфике процессов ETL/ELT в кластерах Hadoop. Также на нашем курсе Data Engineer освоит тонкости организации pipelines в Hadoop, Batch, stream и real-time процессинга больших данных с использованием компонентов экосистемы Хадуп.

Уровень подготовки:

  • Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой, POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
  • Начальный опыт работы с SQL

О курсе:

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов

Соотношение теории к практике 40/60

Данный курс включает теоретические знания и практические навыки планирования, формирования и сопровождения Hadoop Data Lake (озеро данных). Рассматриваются примеры интеграции, настройки и обслуживания конвейеров данных (pipelines) из традиционных источников: корпоративные базы данных, web-логи, файловые системы, интернет, транзакции и пр.  для последующего анализа больших данных.

На практике вы будете использовать выделенный кластер Hadoop в облаке Amazon Web Services (AWS) на базе дистрибутива Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud (замена дистрибутива HortonWorks) или Arenadata Hadoop. Создадите свой data pipeline с помощью Apache Spark, Airflow, Sqoop, Hive, Flume, NiFi, Kafka. Изучите особенности импорта/экспорта данных и построения распределенных Big Data систем потоковой обработки событий (Event Processing System) на базе Apache Kafka.

Что Вы получите:

Окончив курс «Hadoop для инженеров данных» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите удостоверение установленного образца, что свидетельствует о повышении квалификации. По умолчанию документ выдается в электронном виде (pdf-файл), по желанию делаем бумажный вариант без дополнительной оплаты.

Кто проводит курс

Темирханов Зелимхан
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при президенте РФ, ЭМИТ, цифровая экономика
Профессиональные компетенции:
  • Организация ETL-конвейеров (Apache Airflow, Spark)
  • Старший разработчик (Axenix ex. Accenture) дата-инженер
  • Сопровождение, интеграция данных с помощью Apache Hadoop (Hdfs, Kafka, Spark, Hive)

Отзывы слушателей курса

HDDE: Hadoop для инженеров данных
Anton Kolobov
Прошёл курс "Hadoop для инженеров данных" у Николая Комиссаренко. Информация очень актуальна и полезна, заставляет задуматься о текущих методах работы с большими данными в нашей компании и, возможно, что-то поменять. Занятия с большим количеством практики, поэтому материал хорошо усваивается. Отдельное спасибо Николаю за то, что некоторые вещи объяснял простым языком, понятным даже для "чайников" в области Hadoop.
Оставить отзыв

Чтобы записаться на курс HDDE: Hadoop для инженеров данных позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.

    Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее