Spark and Databricks: Основы Big Data ETL — LearnFlat

Spark and Databricks: Основы Big Data ETL

Узнайте, как обрабатывать огромные наборы данных и создавать надежные конвейеры ETL, чтобы начать свой путь в инженерии данных.

⏱ 1 ч 10 мин 📚 8 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Управление огромными наборами данных и их преобразование — это ключевое требование для современных специалистов по данным. Поскольку организации генерируют больше информации, чем когда-либо, понимание того, как создавать масштабируемые конвейеры с использованием Spark и Databricks, стало важным навыком для инженеров по данным и машинному обучению. Этот базовый текстовый курс познакомит вас с основными концепциями распределенных вычислений и современной обработки данных. Вы перейдете от понимания базовых принципов big data к созданию практического конвейера ETL (Extract, Transform, Load). Благодаря подробным письменным объяснениям и практическим фрагментам кода вы обретете уверенность в решении реальных задач инженерии данных. Чему вы научитесь: • Поймете фундаментальные концепции распределенной обработки данных и кластерных вычислений. • Научитесь ориентироваться в рабочей среде Databricks для написания и выполнения надежных скриптов обработки данных. • Будете обрабатывать большие наборы данных с использованием современных операций Spark DataFrame и SQL-запросов. • Построите полноценный конвейер ETL для надежного извлечения, преобразования и загрузки данных. • Примените современные концепции data lakehouse, включая базовое знакомство с принципами Delta Lake. • Попрактикуетесь в методах очистки, валидации и преобразования данных с помощью руководств и письменных упражнений. Курс начинается с важной терминологии big data и базовых определений, после чего переходит к практическому применению в коде. Вы будете шаг за шагом продвигаться по учебным материалам, применяя новые знания для создания полноценного конвейера данных с нуля. Разработанный специально для начинающих, этот курс не требует предварительного опыта работы с распределенными системами или инструментами big data. Начните читать сегодня, чтобы освоить базовые навыки инженерии данных и уверенно обрабатывать big data.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 14 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 10 мин практического материала

Отзывы (2)

Iwan Setiawan ID Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-09-09T07:34:48+00:00

Materi soal membangun pipeline ETL di Databricks dan optimasi partisi Spark sangat membantu pekerjaan harian saya. Sedikit berharap bagian streaming dibahas lebih dalam, tapi secara keseluruhan layak diikuti.

علي بن عبدالله بن علي BH
★ 5 · 2025-04-20T10:52:21+00:00

كنت أتهيب التعامل مع البيانات الضخمة قبل هذه الدورة، لكن الشرح جعل الأمور أبسط بكثير. أعجبني كيف بُنيت خطوات الـ ETL خطوة بخطوة على Databricks، والفرق بين العمليات التي تُنفّذ بشكل كسول والإجراءات صار واضحاً أخيراً. تمارين معالجة ملفات Parquet كانت عملية جداً وقريبة من الواقع. الآن أشعر بثقة لأبدأ مساري في هندسة البيانات، وأنصح بها بشدة لكل مبتدئ.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство