Menu Zamknij

Big Data i platforma Hadoop – wprowadzenie

Krzysztof Jankiewicz

Harmonogram

Dzień 1

  • Wprowadzenie do Big Data
  • Hadoop - wprowadzenie, MapReduce

Dzień 2

  • HDFS, YARN
  • Pig
  • Hive

Dzień 3

  • Wprowadzenie do baz danych NoSQL
  • HBase
  • Architektury Big Data

Wprowadzenie

Kurs Big Data i platforma Hadoop - wprowadzenie jest praktycznym wprowadzeniem do tematyki Big Data, ze szczególnym uwzględnieniem platformy Hadoop oraz jej podstawowych narzędzi.

Szkolenie prowadzone we współpracy z firmą Sages.

Podstawowe cele szkolenia

  • Zapoznanie z platformą Hadoop
  • Wykorzystanie narzędzi Pig, Hive do implementacji złożonych procesów przetwarzających dane
  • Zastosowanie bazy danych HBase

Główne jego zalety

  • Praktyczne wprowadzenie do tematyki Big Data - po zakończonym szkoleniu znasz podstawowe pojęcia a także możliwości i mechanizmy Big Data.
  • Przedstawienie praktycznych przykładów oraz praktyk niezbędnych do przeprowadzania analizy dużych ilości danych
  • Praktyka przed teorią - nie tylko wiesz jak, ale także dlaczego

Dla kogo?

  • Analitycy i programiści, którzy chcą wejść w świat Big Data i rozpocząć przygodę z
    podstawowymi platformami i narzędziami które są jego synonimami

Wymagania

  • Dobra znajomość: języka SQL, relacyjnego modelu danych oraz hurtowni danych
  • Podstawowa znajomość obiektowych języków programowania np.: Java, Python

Struktura kursu

Kurs podzielony jest na tematy. Każdy z tematów obejmuje wykładowy materiał wprowadzający i zestaw ćwiczeń/zadań/tutoriali,
który w praktyczny sposób pozwala zaznajomić się z przedstawianym tematem.

Materiał wykładowy ilustrowany jest slajdami z dużą liczbą przykładów.

Materiał praktyczny ma charakter zadań/warsztatów/tutoriali do samodzielnego wykonania.

Lista tematów

Dzień 1

  1. Wprowadzenie
  2. Wprowadzenie do Big Data
  3. Hadoop - wprowadzenie, MapReduce

Dzień 2

  1. HDFS, YARN
  2. Pig
  3. Hive

Dzień 3

  1. Wprowadzenie do baz danych NoSQL
  2. HBase
  3. Architektury Big Data
Otagowano, , , , ,