Школа Больших Данных
Видео канал учебного центра «Школа Больших Данных» (ООО "Учебный центр "Коммерсант")
Школа Больших Данных – единственный специализированный учебный центр по технологиям Big Data в Москве с государственной лицензией на образовательную деятельность по программам дополнительного профессионального образования, сертификации специалистов и обучению работе с фреймворком потоковой обработки событий APACHE Kafka, Hadoop, Spark, Airflow и MPP Greenplum.
Все курсы Школы Больших Данных являются эксклюзивными авторскими разработками специалистов нашего учебного центра. Школа Больших Данных обладает исключительными правами на все учебные материалы этих курсов, которые депонированы в Российском авторском обществе.
Наши контакты:
https://bigdataschool.ru Офийиальный сайт "Школы Больших Данных"
+7(495) 41-41-121
[email protected]
https://vk.com/bdschool_mck
https://www.linkedin.com/company/bigdataschoolru/
https://twitter.com/BigdataschoolR
https://github.com/BigDataSchoolRU
FLINK и событийное время: смотрим и разбираемся с Watermark/Timestamp
Погружение в LangGraph
Пример использования LLM на LangChain
Начало работы с LLM (Large Language Model)
Бесплатный митап Retry Policy TASK в Trino не только и не столько надежность
Деревья решений. Практика
Настройка виртуальных машин на YandexCloud для выполнения лабораторных работ
Meetup "Исполнение запросов Trino и Spark"
Деревья решений. Теория
Pandas 2.0 vs Pandas 1.x vs Polars: Что быстрее и лучше для анализа данных?
Митап "Trino для нетерпеливых"
TRINO быстрый, простой, распределенный SQL движок
Введение в Pandas 2.0 и Polars
Временные ряды. Часть 4
Временные ряды. Часть 3
Временные ряды. Часть 2.
Временные ряды. Часть 1
MPP: новый подход к мониторингу ML
Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене
A/B тестирование в машинном обучении
Mage.ai
«Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"
Митап "Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Apache Flink на Kubernetes"
Анонс"Модель Dataflow и паттерны управления пайплайнами обработки данных в Apache Beam в Kubernetes"
Анонс митапа «Модели и паттерны управления приложениями Apache Spark и Flink на Kubernetes»
KEDRO
Шаблонизация проектов. Cookiecutter
9. Структуры и типы данных в Python. Float
8. Структуры и типы данных в Python. Декартово дерево.
7. Структуры и типы данных в Python. Хэш-таблицы