【Udemy中英字幕】Big Data Engineering Bootcamp with GCP, and Azure Cloud

使用 GCP 和 Azure Cloud 的大数据工程训练营

使用 Hadoop、Spark、Kafka 和 Cloud 掌握大数据 | 从头开始​​构建真实世界的项目和可扩展的数据管道

讲师：Krish Naik

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您将学到什么

• 从头开始学习 Hadoop、Spark 和 Kafka，了解 3V（Volume、Velocity、Variety）及其实际应用。
• 掌握使用 Apache Spark、Airflow、Kafka 和分布式系统的 ETL 工作流、数据提取、转换和存储。
• 在 Azure 和 GCP 上部署和管理大数据解决方案
• 致力于现实世界的大数据项目，使用行业工具实现可扩展的架构、数据管道和分析。

探索相关主题

要求

• 基本计算机知识——不需要大数据方面的经验，但熟悉使用计算机和基本软件会有所帮助。
• 基础 Python 或 SQL（可选）——虽然不是强制性的，但对 Python 或 SQL 有基本的了解可以使学习数据处理更容易。
• 学习意愿——探索大数据技术和使用大规模数据解决方案的强烈动机至关重要。
• 可访问互联网的笔记本电脑——建议使用至少具有 8GB RAM 的任何系统（Windows/Mac/Linux）在本地或云端运行大数据工具。

描述

课程描述

在当今数据驱动的世界中，组织每秒都在处理大量数据。大数据技术已成为高效处理、存储和分析这些数据以推动业务洞察的关键。无论您是初学者、应届毕业生还是希望转型为大数据工程的经验丰富的专业人士，本课程旨在通过现实世界的端到端项目将您从零提升到专家级别。

这个全面的大数据训练营将帮助您掌握最热门的技术，例如 Hadoop、Apache Spark、Kafka、Flink 以及 AWS、Azure 和 GCP 等云平台。您将学习如何构建可扩展的数据管道、执行批量和实时数据处理以及如何使用分布式计算框架。

我们将从基础开始，解释大数据及其生态系统的基本概念，并逐步转向高级主题，确保您通过实际项目获得实践经验。

您将学到什么？

• 大数据基础——了解 3V（容量 (Volume)、速度 (Velocity)、多样性 (Variety)）以及大数据技术如何解决现实问题。

• 数据工程与管道——了解如何设计 ETL 工作流、从多个来源获取数据、进行转换并有效地存储数据。

• 大数据处理——获得使用 Apache Spark 进行批处理以及使用 Kafka 和 Flink 进行实时流式传输的专业知识。

• 基于云的大数据解决方案 – 使用服务在 Azure 和 GCP 上部署和管理大数据解决方案

• 端到端项目——致力于行业相关项目，实施可扩展架构、数据管道和分析。

• 性能优化——了解优化大数据工作流程以提高效率和可扩展性的最佳实践。

本课程适合哪些人？

• 初学者和应届毕业生 – 无需经验。从零开始您的大数据工程之旅。

• 软件开发人员——将您的技能扩展到 Hadoop、Spark 和 Kafka 等大数据技术。

• 数据分析师和科学家——处理大型数据集、ETL 管道和实时处理。

• 云和 DevOps 工程师 – 了解如何在云环境中部署和管理大数据应用程序。

• IT 专业人士——通过实践经验和行业相关项目转型到大数据工程。

先决条件

• 基本计算机知识 – 无需大数据经验。

• Python 或 SQL（可选）——有帮助但不是强制性的。

• 配备 8GB RAM 和互联网接入的笔记本电脑 – 用于在本地或云端运行大数据工具。

完成本课程后，您将做好就业准备，掌握实用技能，并有信心使用全球顶尖公司使用的大数据技术。

立即报名，利用大数据将您的职业生涯提升到新的水平。

本课程适合哪些人：

• 初学者和新人——任何刚接触大数据并想在数据工程、数据科学或云计算领域开始职业生涯的人。
• 软件开发人员——希望将自己的技能扩展到 Hadoop、Spark 和 Kafka 等大数据框架，以实现可扩展应用程序的开发人员。
• 数据分析师和数据科学家——想要在大数据环境中处理大型数据集、ETL 管道和实时处理的专业人士。
• 云和 DevOps 工程师 – 想要了解如何在 Azure 和 GCP 上部署和管理大数据解决方案的工程师。
• 经验丰富的专业人士——希望转型进入大数据工程领域并使用尖端工具从事实际项目的 IT 专业人士。