Przetwarzanie Big Data - Neural Labs | Kurs Apache Spark & Hadoop

Skalowalne Architektury Danych

Specializacyjny kurs zaprojektowany dla inżynierów danych i architektów systemów, którzy chcą opanować najnowocześniejsze technologie przetwarzania masywnych zbiorów danych w środowiskach rozproszonych.

Program obejmuje ekosystem Apache Hadoop, Apache Spark do przetwarzania wsadowego i strumieniowego, oraz projektowanie skalowalnych pipeline'ów danych. Każdy uczestnik buduje kompletną architekturę Data Lake z integracją chmurową.

Kurs prowadzony przez architektów systemów Big Data z wieloletnim doświadczeniem w projektach enterprise. Praktyczne implementacje oparte na rzeczywistych przypadkach biznesowych z branży finansowej i e-commerce.

Kluczowe Technologie

Hadoop HDFS i MapReduce programming model
Apache Spark RDD, DataFrames i Datasets
Real-time processing z Kafka i Spark Streaming
NoSQL: HBase, Cassandra, MongoDB integration
AWS EMR, Google Dataproc, Azure HDInsight

Kariery w Big Data Engineering

Data Engineer

Projektowanie i utrzymanie skalowalnych pipeline'ów danych w środowiskach enterprise.

Średnie wynagrodzenie:

12 000 - 20 000 PLN

Data Architect

Tworzenie strategii danych i projektowanie architektur Data Lake dla organizacji.

Średnie wynagrodzenie:

18 000 - 28 000 PLN

Platform Engineer

Zarządzanie i optymalizacja platform Big Data w infrastrukturze chmurowej.

Średnie wynagrodzenie:

14 000 - 22 000 PLN

Ecosystem Big Data

Apache Hadoop

HDFS distributed file system, YARN resource manager i MapReduce framework dla batch processing.

Apache Spark

In-memory processing, MLlib machine learning, GraphX i Spark SQL dla analityki Big Data.

Apache Kafka

Event streaming platform, Kafka Connect dla integracji i Kafka Streams processing.

NoSQL Databases

HBase column-family, Cassandra wide-column i MongoDB document store integration.

Cloud Platforms

AWS EMR, S3, Redshift, Google Cloud Dataproc, BigQuery i Azure Data Factory.

Data Visualization

Apache Superset, Grafana monitoring i integracja z Tableau i PowerBI.

Standardy Architektury Enterprise

Wydajność i Skalowanie

Partitioning strategies i data locality optimization
Memory management i garbage collection tuning
Data compression algorithms i storage optimization
Network I/O optimization i cluster configuration

Niezawodność Systemów

Fault tolerance i automatic recovery mechanisms
Data replication strategies i backup policies
Comprehensive monitoring i alerting systems
Security protocols i data governance compliance

Dla Kogo Jest Ten Kurs

Inżynierzy Danych

Specjaliści ETL przechodzący na technologie Big Data

DevOps Engineers

Administratorzy systemów rozwijający kompetencje Big Data

Architekci Systemów

Projektanci infrastruktury uczący się skalowania danych

Backend Developers

Programiści chcący specjalizować się w Big Data

Wymagania Wstępne

Niezbędne:

Znajomość Pythona lub Scali
Doświadczenie z SQL i bazami danych
Podstawy systemów rozproszonych

Mile Widziane:

Doświadczenie z Linuksem
Znajomość AWS/Azure/GCP
Podstawy Dockera i Kubernetes

Metody Oceny i Certyfikacja

Infrastruktura

Budowa kompletnego klastra Hadoop/Spark z monitoringiem

Pipelines Danych

Implementacja end-to-end pipeline'ów wsadowych i strumieniowych

Cloud Migration

Migracja aplikacji Big Data na platformy chmurowe

Kryteria Oceniania

30%

Konfiguracja klastrów

35%

Implementacja pipeline'ów

30%

Optymalizacja wydajności

5%

Dokumentacja techniczna

Inne Kursy Neural Labs

Podstawy Machine Learning

Solidne fundamenty w algorytmach uczenia maszynowego. Od regresji liniowej po sieci neuronowe.

4 299 PLN

Deep Learning i Sieci Neuronowe

Zaawansowane architektury głębokiego uczenia. CNN, RNN i Transformery w praktycznych zastosowaniach AI.

5 199 PLN

Zostań Ekspertem Big Data

Dołącz do zespołu specjalistów kształtujących przyszłość przetwarzania danych. Opanuj technologie, które napędzają największe systemy świata.

Zapisz się na kurs Zobacz wszystkie kursy