Книга: Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных

Авторы: Анналин Ын, Кеннет Су
Год издания: 2019

Описание:
Желаете изучить большие данные и их обработку? Каждый алгоритм рассматривается в отдельной главе, где детально объясняются основные принципы и приводятся примеры реального применения. Обилие иллюстраций и понятные комментарии облегчат понимание даже самых сложных аспектов Big Data.

#книга #bigdata #ru

Куда двигаться в Big Data в 2025?

Big Data – это уже давно не просто модное слово, а ключевой инструмент для анализа, прогнозирования и принятия стратегически важных решений. С ростом объемов данных и развитием технологий работа с ними становится всё более захватывающим вызовом.

Забираем статью, где подробно разобрали прошлые и будущие тренды этой отрасли. А вот если кратко: на передовой останутся такие решения, как Apache Kafka с её стремительной обработкой данных в реальном времени, Snowflake с гибкостью облачной аналитики и Delta Lake, помогающая управлять данными даже при самых высоких нагрузках.

#статья #bigdata #ru

Курс по Big Data и Data Science

Мир данных развивается с бешеной скоростью — сегодня уже мало просто уметь строить графики в Excel. Всё чаще на слуху Spark, Hadoop, нейронки и BI-системы — и неплохо бы понимать, о чём вообще речь.

В этом курсе собрали всё, что нужно для следующего шага в Data Science: от архитектуры MapReduce до практики в Jupyter с PySpark, плюс полезный бонус — блок по управлению проектами и soft skills. Так что если хочется системно подтянуть знания и не потеряться в мире Big Data — заглянуть в курс точно стоит.

#курс #bigdata #datascience #продолжающим #ru