Весна 2023

DWH (ML)

Цель курса — Изучение походов проектирования процессов обработки больших объемов данных, выбора архитектуры хранилища и выстраивания процесса внедрения от концепции до полноценного функционирования системы. Получение навыков работы с распределенными вычислениями в экосистеме Hadoop

Описание
Не секрет, что объем накопленных данных в современном мире колоссален, и те компании, которые умеют извлекать из этих данных знания и монетизировать их, всегда будут на шаг впереди конкурентов.
Однако, без должного подхода к организации работы с данными, их очистке, анализу и хранению, вместо ценного ресурса накопленные данные превращаются в неконтролируемую свалку, которая мертвым грузом висит на балансе организации.
 
Подробнее
Чему научитесь
Получаемые навыки
- Умение выбрать между подходами к построению ХД
- Знание основных подходов к проектированию БД (OLAP, Data Vault, Anchor modeling) и умение сделать обоснованный выбор между ними
- Умение проектировать потоки данных с помощью code-driven средств
- Навыки работы с Hadoop, Spark
- Навык выбора модели данных и ETL-инструмента адекватно задаче
Подробнее

Преподаватели

Артур Чакветадзе Артур Чакветадзе

VK Реклама
Hadoop DWH

Дарья Польщикова Дарья Польщикова

Руководитель команды системной аналитики в VK
Hadoop DWH

Анастасия Кислуха Анастасия Кислуха

Работаю в VK на должности BigData инженер в группе Hadoop DWH.

Владислав Алехин Владислав Алехин

Выпускник ИУ6 МГТУ им. Н.Э.Баумана. Младший BigData инженер, VK, Hadoop DWH.