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

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

6. Структуры и типы данных в Python. Бинарное дерево поиска (BST)