Pakiet Startowy (Wykład + Scala + Spark)

Wykład „Wprowadzenie do Big Data”

Big Data na stałe zagościła w naszym życiu. Jest wszędzie – od mediów społecznościowych, przez rynki finansowe, aplikację Google Maps, wyszukiwarki internetowe, aż po wielką politykę. Ale co to jest tak na serio? Jak na to patrzy inżynier danych? Czym są duże dane, jak wyglądają systemy oparte o dane, jaka jest w tym wszystkim rola inżyniera danych? O tym wszystkim w wykładzie “Wprowadzenie do Big Data”!

Oto punkty po których przechodzimy na wykładzie:

1. Co to jest Big Data? (I co to jest “data”)
2. Rola Inżyniera Big Data
3. JAK to zrobić? (Architektura systemu Big Data)
4. Technologie
5. On-premise vs. Chmura
6. Co dalej? Czyli Twoje kolejne kroki

Kurs „Scala Dla Inżynierów Big Data”

Chcesz nauczyć się Scali w wymiarze, który pozwoli Ci pracować ze Sparkiem? Teraz to możliwe! Zapraszam na kurs “Scala dla inżynierów Big Data”!

Kurs, dzięki któremu:

• Zrozumiesz podstawy Scali
• Przygotujesz się do pracy ze Sparkiem
• Przećwiczysz wszystkie elementy – wewnątrz znajdziesz zarówno rozwiązane ćwiczenia, jak i “ćwiczenia-inspiracje”.

UWAGA! Kurs jest odpowiedni nawet dla osób, które nigdy w życiu nie programowały!

Kurs „Fundament Apache Spark”

Fundament Apache Spark to kurs, który wprowadzi Cię w podstawy jednej z najbardziej pożądanych technologii Big Data na świecie. Przerabiając go będziesz stykać się z przystępnie, metodycznie ułożoną teorią, dopasowaną praktyką oraz testami i ćwiczeniami gruntującymi wiedzę.

Jak jest ułożony?

“Fundament” dzieli się na dni, podczas których realizowane są moduły tematyczne. Co ważne – dni są ułożone tak, żeby realistycznie dało się przerobić dany materiał w ciągu “dnia kursowego”, czyli ok 1-2h ciurkiem.

Co będziesz umieć po przerobieniu kursu?

Kurs da Ci wiedzę ORAZ UMIEJĘTNOŚCI w zakresie podstaw. Pod koniec przedstawię jak zrobić prosty, mały projekt. Gdy dołożysz nieco wysiłku, może on stać się Twoją pierwszą pozycją w portfolio. Zakończymy wszystko przygotowaniem do rozmowy rekrutacyjnej.