Интенсив
Hadoop Distributed File System (HDFS)
Получите доступ к реальному Hadоop кластеру и научитесь работать с распределенным хранилищем HDFS, загружая из него и записывая в него данные
Заочный формат
5 400 руб
Заполните форму регистрации
После отправки формы ссылка на оплату поступит на ваш email
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Подписка на рассылку новостей ФПМИ МФТИ
Хотите быть в курсе предстоящих событий и новых программ?
Тогда подпишитесь на нашу рассылку.
Тогда подпишитесь на нашу рассылку.
Подписка на новости
Длительность
2 дня 8 ак.ч
2 дня 8 ак.ч
Формат
Заочный
Заочный
Лекции в записи
Какие перспективы открывают навыки работы с HDFS
На интенсиве вы узнаете о среде для работы с большими данными - Apache Hadoop, а также научитесь работать с основополагающим компонентом фреймворка Apache Hadoop: HDFS
Hadoop Distributed File System (HDFS) – распределённая файловая система, позволяющая хранить информацию практически неограниченного объёма. HDFS является неотъемлемой частью экосистемы Hadoop, куда входят фреймворки Spark, Hive, HBase и другие. Hadoop Distributed File System активно используют и другие направления Big Data, включая подготовку и анализ данных, а также аналитические системы на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning).
Hadoop Distributed File System (HDFS) – распределённая файловая система, позволяющая хранить информацию практически неограниченного объёма. HDFS является неотъемлемой частью экосистемы Hadoop, куда входят фреймворки Spark, Hive, HBase и другие. Hadoop Distributed File System активно используют и другие направления Big Data, включая подготовку и анализ данных, а также аналитические системы на базе алгоритмов машинного обучения (Machine Learning).
Сертификат МФТИ
Кому будет полезен интенсив:
Тем, кто начинает погружаться в сферу BigData
Тем, кто хочет глубже узнать внутреннее устройство распределенной файловой системы HDFS
После интенсива вы будете:
▶ понимать, как работать на реальном Hadoop кластере
▶ понимать, зачем нужны большие данные (Big Data)
▶ разбираться, как устроена HDFS, ее составляющие
▶ знать преимущества и недостатки HDFS
▶ уметь записывать и читать данные в/из HDFS
▶ исследовать файловую систему HDFS с точки зрения системного администратора
▶ понимать, зачем нужны большие данные (Big Data)
▶ разбираться, как устроена HDFS, ее составляющие
▶ знать преимущества и недостатки HDFS
▶ уметь записывать и читать данные в/из HDFS
▶ исследовать файловую систему HDFS с точки зрения системного администратора
Как мы учим:
Живое общение с преподавателем
Онлайн занятие совмещает теорию и практику. Вы видите экран преподавателя, задаете вопросы, получаете обратную связь.
Закрепление пройденных материалов
Материалы занятий нужно обязательно закрепить, пройдя тестирование и выполнив домашнее задание. Команда курса проверит задания и даст обратную связь. Условием успешного окончания курса является выполнение тестирования и домашнего задания.
Записи занятий
Вы сможете всегда пересмотреть все занятия в записи, чтобы лучше усвоить пройденную тему, или же если не смогли по какой-то причине присоединиться к занятию.
Акцент на навыках
Вас ждёт много практической работы, разбор кейсов
Автор программы
- Олег ИвченкоРазработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
Организатор Hadoop Admins RU Meetup
Преподаватель
- Юлия ИвановаВыпускница ФПМИ МФТИ. Аналитик данных в X5 Retail Group. Преподаватель ряда CS курсов в русско- и англоязычном бакалавриате МФТИ с 2019 года: «Параллельные и распределенные вычисления», «Программирование на Python», практические курсы по С++ и Python. Также провела курс «Big Data» в Harbour.Space и ВШЭ.
Программа курса
▶ Зачем нужны большие данные
▶ Распределённые файловые системы. Файловые системы HDFS. Их составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения
▶ Чтение и запись в HDFS
▶ HDFS APIs: Web API, shell, Python API.
Форма закрепления знаний - тестирование и выполнение домашней работы
▶ Распределённые файловые системы. Файловые системы HDFS. Их составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения
▶ Чтение и запись в HDFS
▶ HDFS APIs: Web API, shell, Python API.
Форма закрепления знаний - тестирование и выполнение домашней работы
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Факты о МФТИ - нам есть, чем гордиться!
Факт 1
МФТИ вошел в 50 лучших вузов мира по физике и в 100 лучших по математике по результатам рейтинга QS World University Rankings by Subject 2021
Факт 2
В общих рейтингах лучших университетов мира Times Higher Education и Quacquarelli Symonds МФТИ занимает первое место среди технических вузов России
Факт 3
Десять выпускников МФТИ вошли в список Forbes
Факт 4
2 выпускника МФТИ стали Нобелевскими лауреатами по физике в 2010 году
Факт 5
Среди молодых IT-специалистов, окончивших вузы в 2014-2019 годах, самые высокие зарплаты - 180 тыс. рублей в месяц - у выпускников Московского физико-технического института. Таковы результаты ежегодного исследования, проведенного порталом Superjob
Стоимость обучения
Оставить заявку и получить консультацию
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
5 400 ₽