🤔 Возможны ли карьерные достижения в период обучения?
Ваша карьера — это ваша личная ответственность и инициатива.
Самостоятельное погружение в новые технологии часто упирается не в сложность материала, а в накладные расходы на преодоление препятствий:
1️⃣ поиск источников
2️⃣ выстраивание оптимального маршрута обучения
3️⃣ борьба с прокрастинацией
4️⃣ факт-чекинг
И прочие сложности, которые съедают драгоценный когнитивный ресурс.
В BigData Team мы реализовали образовательную среду, которая:
1️⃣ максимизирует усвоение сложного материала
2️⃣ минимизирует когнитивные издержки обучающихся
Мы называем этот подход "комфорт с перчинкой". Это структура обучения без лишней воды, без информационного шума, с дедлайнами для поддержания ритма и менторской поддержкой. Вы тратите ваше внимание и когнитивные ресурсы исключительно на обучение и наработку практических навыков.
Результат подхода осязаем:
✔️ 61% наших слушателей повышают грейд, улучшают оффер или трудоустраиваются еще в процессе обучения. Мы предлагаем не просто доступ к знаниям, а измеримый карьерный прогресс.
Выберите свой вектор развития
🟢 Python для анализа [больших] данных, Py4BDA
База по Computer Science, необходимая каждому IT специалисту.
Работа в консоли, алгоритмы и структуры данных, работа с git, Docker, CI/CD, анализ данных в pandas и с помощью SQL. Идеально для тех, кто хочет фундаментально прокачать навыки и закрыть пробелы в теоретической базе перед погружением в Data Science, Data Engineering или даже DevOps.
🟢 Практический курс по Big Data
Решение для тех, кто планирует строить карьеру в Big Tech.
Полное погружение в экосистему Hadoop: HDFS, Hive, Spark (включая тонкости оптимизации), real-time и near real-time, Kafka, NoSQL, Cassandra, оптимизация хранилища (Data Layout). Все эти знания и навыки закрепляются на развернутом многопользовательском вычислительном кластере.
Получите кругозор и освойте инструменты для обработки массивов информации.
🟢 Практический курс по Machine Learning
Самый короткий трек от роли Data Analytic к Data Scientist.
Классический ML, деревья и ансамбли решений, Deep Learning (CNN, RNN, LLM), метрики качества, упаковка решений в продукт и обзор MLOps.
Реализуете собственный проект с экспертами из индустрии.
Final call: ближайший запуск меньше чем через неделю
🗓 Старт обучения 23 марта 🔥
👉 Ссылка на подробную программу и регистрацию
💬 Остались вопросы? Смело пишите в WA или TG.
🦁 BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#BigDataTeam #study #bigdata #machinelearning #python #announce
Ваша карьера — это ваша личная ответственность и инициатива.
Самостоятельное погружение в новые технологии часто упирается не в сложность материала, а в накладные расходы на преодоление препятствий:
1️⃣ поиск источников
2️⃣ выстраивание оптимального маршрута обучения
3️⃣ борьба с прокрастинацией
4️⃣ факт-чекинг
И прочие сложности, которые съедают драгоценный когнитивный ресурс.
В BigData Team мы реализовали образовательную среду, которая:
1️⃣ максимизирует усвоение сложного материала
2️⃣ минимизирует когнитивные издержки обучающихся
Мы называем этот подход "комфорт с перчинкой". Это структура обучения без лишней воды, без информационного шума, с дедлайнами для поддержания ритма и менторской поддержкой. Вы тратите ваше внимание и когнитивные ресурсы исключительно на обучение и наработку практических навыков.
Результат подхода осязаем:
Выберите свой вектор развития
База по Computer Science, необходимая каждому IT специалисту.
Работа в консоли, алгоритмы и структуры данных, работа с git, Docker, CI/CD, анализ данных в pandas и с помощью SQL. Идеально для тех, кто хочет фундаментально прокачать навыки и закрыть пробелы в теоретической базе перед погружением в Data Science, Data Engineering или даже DevOps.
Решение для тех, кто планирует строить карьеру в Big Tech.
Полное погружение в экосистему Hadoop: HDFS, Hive, Spark (включая тонкости оптимизации), real-time и near real-time, Kafka, NoSQL, Cassandra, оптимизация хранилища (Data Layout). Все эти знания и навыки закрепляются на развернутом многопользовательском вычислительном кластере.
Получите кругозор и освойте инструменты для обработки массивов информации.
Самый короткий трек от роли Data Analytic к Data Scientist.
Классический ML, деревья и ансамбли решений, Deep Learning (CNN, RNN, LLM), метрики качества, упаковка решений в продукт и обзор MLOps.
Реализуете собственный проект с экспертами из индустрии.
Final call: ближайший запуск меньше чем через неделю
🗓 Старт обучения 23 марта 🔥
👉 Ссылка на подробную программу и регистрацию
💬 Остались вопросы? Смело пишите в WA или TG.
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#BigDataTeam #study #bigdata #machinelearning #python #announce
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤3👍3
🙄 В каждой шутке, есть доля ...
Доля, по определению, — это вероятность. Вероятность, в свою очередь, — это базовая конструкция для машинного обучения.
Если вы хотите уверенно проходить собеседования по ML, то очень рекомендуем Практический курс по Machine Learning, где ведущие эксперты в области анализа данных расскажут сложные темы простым и понятным языком, а также поделятся своим опытом найма.
👉 Потренироваться и проверить свои знания по ML можно по ссылке: тестирование по ML.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
Доля, по определению, — это вероятность. Вероятность, в свою очередь, — это базовая конструкция для машинного обучения.
Если вы хотите уверенно проходить собеседования по ML, то очень рекомендуем Практический курс по Machine Learning, где ведущие эксперты в области анализа данных расскажут сложные темы простым и понятным языком, а также поделятся своим опытом найма.
👉 Потренироваться и проверить свои знания по ML можно по ссылке: тестирование по ML.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
😁4👍2
✍️ На чем сыпятся на собеседованиях? ч.7
рубрика pro #bigdata
Что выделяет Middle+ специалиста? Однозначно, умение работать с реальными данными.
В реальных данных, большой сегмент посетителей e-commerce сайта - роботы или неавторизованные пользователи. Если мы захотим построить гистограмму количества заходов пользователей и сделаем базовую группировку, то на большом датасете мы не дождемся результата даже на вычислительном кластере с помощью Map Reduce. Такие данные называются "перекошенные".
Проверить себя:
1️⃣ Какие техники вы знаете, чтобы производить расчеты при работе с такими данными?
2️⃣ Каким образом получить план выполнения Spark задачи и понять, что именно можно оптимизировать?
3️⃣ Какие типы Join'ов существуют в Spark и какие оптимизации применяются в оптимизаторе запросов?
Если эти вопросы вызывают сложности, то смело приходите на Практический курс по Big Data, где мы расскажем обо всем этом доступным и понятным языком, а также поделимся, где встречались с такими проблемами на практике.
🗓 Практический курс по Big Data начинается 23 марта 2026
Модуль 7. "Оптимизация Spark вычислений" содержит:
— Использование "соли" для устранения перекосов данных
— Как оптимизировать кэширование
— Как читать план выполнения задач и его оптимизировать
— Оптимизация объединений и группировок
— Снижение количества shuffle
— Управление схемой данных
— Оптимизация запросов Catalyst
— И, конечно, много интересных инсайтов и практики 🔥
Если вы уже знакомы с HDFS, MapReduce, Hive, то эти знания и навыки можно получить в рамках 3х-недельного crash-course:
👉 Spark: from zero to hero
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
рубрика pro #bigdata
Что выделяет Middle+ специалиста? Однозначно, умение работать с реальными данными.
В реальных данных, большой сегмент посетителей e-commerce сайта - роботы или неавторизованные пользователи. Если мы захотим построить гистограмму количества заходов пользователей и сделаем базовую группировку, то на большом датасете мы не дождемся результата даже на вычислительном кластере с помощью Map Reduce. Такие данные называются "перекошенные".
Проверить себя:
1️⃣ Какие техники вы знаете, чтобы производить расчеты при работе с такими данными?
2️⃣ Каким образом получить план выполнения Spark задачи и понять, что именно можно оптимизировать?
3️⃣ Какие типы Join'ов существуют в Spark и какие оптимизации применяются в оптимизаторе запросов?
Если эти вопросы вызывают сложности, то смело приходите на Практический курс по Big Data, где мы расскажем обо всем этом доступным и понятным языком, а также поделимся, где встречались с такими проблемами на практике.
🗓 Практический курс по Big Data начинается 23 марта 2026
Модуль 7. "Оптимизация Spark вычислений" содержит:
— Использование "соли" для устранения перекосов данных
— Как оптимизировать кэширование
— Как читать план выполнения задач и его оптимизировать
— Оптимизация объединений и группировок
— Снижение количества shuffle
— Управление схемой данных
— Оптимизация запросов Catalyst
— И, конечно, много интересных инсайтов и практики 🔥
Если вы уже знакомы с HDFS, MapReduce, Hive, то эти знания и навыки можно получить в рамках 3х-недельного crash-course:
👉 Spark: from zero to hero
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
🔥7👍2
👨🎓 Преподаватели по ML be like...
Если ваши преподаватели по ML объясняют K-Means по-другому, то даже и не зовите меня на ваши курсы.
Коротко о главном из Практического курса по Machine Learning:
🔥 обучение: 23.03.2026 — 31.05.2026
👉 залетайте в последний вагон!
— выучиться на специалиста по Machine Learning
— пройти тестирование по ML
— узнать про наших преподавателей
Делитесь курьезными случаями от преподавателей с ваших обучений — в комментариях.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
Если ваши преподаватели по ML объясняют K-Means по-другому, то даже и не зовите меня на ваши курсы.
Коротко о главном из Практического курса по Machine Learning:
🔥 обучение: 23.03.2026 — 31.05.2026
👉 залетайте в последний вагон!
— выучиться на специалиста по Machine Learning
— пройти тестирование по ML
— узнать про наших преподавателей
Делитесь курьезными случаями от преподавателей с ваших обучений — в комментариях.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
🔥6😁6❤2👌2🤣1
✍️ На чем сыпятся на собеседованиях? ч.8
рубрика pro #bigdata
Зона компетенции архитектора по работе с Big Data не заканчивается только умением обрабатывать большие данные. В нее входят вопросы про поставку данных (e.g. near real-time) и их деплой для использования в production сервисах (e.g. NoSQL).
Проверьте свои знания о поставке данных:
1️⃣ Какие брокеры сообщений вам известны? В чем идеологический выбор между выбором той или иной технологии?
2️⃣ Какие из этих брокеров можно использовать для финансовых систем, а какие нет и почему?
Вопрос для Junior специалиста по Big Data:
👶 В чем разница между топиком и партицией в Kafka?
Вопросы для специалиста Middle+:
3️⃣ Как обрабатываются события, которые произошли [2 x Window] времени назад, но пришли только сейчас? Что такое watermark и как он позволяет работать с такими данными в Spark Structured Streaming?
Если хотите освежить знания или узнать об этом от Артёма Выборнова, то смотрите модуль 8. "Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)" Практического курса по Big Data.
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
рубрика pro #bigdata
Зона компетенции архитектора по работе с Big Data не заканчивается только умением обрабатывать большие данные. В нее входят вопросы про поставку данных (e.g. near real-time) и их деплой для использования в production сервисах (e.g. NoSQL).
Проверьте свои знания о поставке данных:
1️⃣ Какие брокеры сообщений вам известны? В чем идеологический выбор между выбором той или иной технологии?
2️⃣ Какие из этих брокеров можно использовать для финансовых систем, а какие нет и почему?
Вопрос для Junior специалиста по Big Data:
👶 В чем разница между топиком и партицией в Kafka?
Вопросы для специалиста Middle+:
3️⃣ Как обрабатываются события, которые произошли [2 x Window] времени назад, но пришли только сейчас? Что такое watermark и как он позволяет работать с такими данными в Spark Structured Streaming?
Если хотите освежить знания или узнать об этом от Артёма Выборнова, то смотрите модуль 8. "Потоковая обработка данных (Kafka, Spark Streaming)" Практического курса по Big Data.
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
🔥7❤2👍2
👨🎓 Преподаватели по ML be like... (часть 2)
Мы видим насколько вам понравилась часть 1, поэтому продолжим.
Если ваши преподаватели по ML объясняют выбор лучшего алгоритма ML по-другому, то даже и не зовите меня на ваши курсы (c)
Обучение на Практическом курсе по Machine Learning идет полным ходом, но у вас есть возможность залететь на интересующие темы:
🔹 метрики качества и линейные модели от Эмели (🗓 8 и 10 апреля)
🔹 работа с деревьями и ансамблями от Кирилла (ex. Team Lead of Catboost)
🔹 работа с нейронками и LLM от Ильи из науки и Ильи из индустрии
Сохранить полезное:
— выучиться на специалиста по Machine Learning
— пройти тестирование по ML
— узнать про наших преподавателей
Остались вопросы? Напишите нам в [WA / TG]
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
Мы видим насколько вам понравилась часть 1, поэтому продолжим.
Если ваши преподаватели по ML объясняют выбор лучшего алгоритма ML по-другому, то даже и не зовите меня на ваши курсы (c)
Обучение на Практическом курсе по Machine Learning идет полным ходом, но у вас есть возможность залететь на интересующие темы:
🔹 метрики качества и линейные модели от Эмели (🗓 8 и 10 апреля)
🔹 работа с деревьями и ансамблями от Кирилла (ex. Team Lead of Catboost)
🔹 работа с нейронками и LLM от Ильи из науки и Ильи из индустрии
Сохранить полезное:
— выучиться на специалиста по Machine Learning
— пройти тестирование по ML
— узнать про наших преподавателей
Остались вопросы? Напишите нам в [WA / TG]
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
🔥5😁2🤣2❤1
✍️ На чем сыпятся на собеседованиях? ч.9
рубрика pro #bigdata
В Big Tech и серьезных IT компаниях один из завершающих этапов собеседования — интервью по System Design. За один час времени вам нужно будет спроектировать систему, которая держит заданную нагрузку и отвечает функциональным требованиям Заказчика.
Что для этого необходимо знать? Как минимум нужно уметь отвечать на вопросы:
1️⃣ Что такое CAP теорема и какие есть из нее следствия?
2️⃣ Что такое денормализация данных и чем это полезно в NoSQL?
Как максимум:
3️⃣ Иметь production опыт работы с любой из NoSQL баз данных.
Если вы не хотите тратить время впустую, а хотите получить максимум знаний и практики за короткий срок, то всему вышесказанному вы можете научиться на учебном модуле 9. "NoSQL поверх больших данных: Cassandra" в рамках Практического курса по Big Data.
Если вы уже знакомы с Hadoop экосистемой и Spark, то вы можете записаться на отдельную часть курса "Часть 3. RT, NoSQL, Data Layout".
Учебный модуль по NoSQL содержит:
— Зачем нужен NoSQL
— CAP теорема Брюера
— Архитектура Cassandra
— Модель данных и работа с данными в Cassandra
— Работа со Spark Connector
— И, конечно, много практики и лайфхаков
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
— ч.8 Real-Time vs NRT, брокеры сообщений и почему Kafka
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
✍️ когда данная публикация наберет 1k+ просмотров, 25+ лайков или 10+ комментариев, то мы выложим книгу с хорошим кругозором по миру NoSQL. Доступ к знаниям — в ваших руках.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
рубрика pro #bigdata
В Big Tech и серьезных IT компаниях один из завершающих этапов собеседования — интервью по System Design. За один час времени вам нужно будет спроектировать систему, которая держит заданную нагрузку и отвечает функциональным требованиям Заказчика.
Что для этого необходимо знать? Как минимум нужно уметь отвечать на вопросы:
1️⃣ Что такое CAP теорема и какие есть из нее следствия?
2️⃣ Что такое денормализация данных и чем это полезно в NoSQL?
Как максимум:
3️⃣ Иметь production опыт работы с любой из NoSQL баз данных.
Если вы не хотите тратить время впустую, а хотите получить максимум знаний и практики за короткий срок, то всему вышесказанному вы можете научиться на учебном модуле 9. "NoSQL поверх больших данных: Cassandra" в рамках Практического курса по Big Data.
Если вы уже знакомы с Hadoop экосистемой и Spark, то вы можете записаться на отдельную часть курса "Часть 3. RT, NoSQL, Data Layout".
Учебный модуль по NoSQL содержит:
— Зачем нужен NoSQL
— CAP теорема Брюера
— Архитектура Cassandra
— Модель данных и работа с данными в Cassandra
— Работа со Spark Connector
— И, конечно, много практики и лайфхаков
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
— ч.8 Real-Time vs NRT, брокеры сообщений и почему Kafka
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
✍️ когда данная публикация наберет 1k+ просмотров, 25+ лайков или 10+ комментариев, то мы выложим книгу с хорошим кругозором по миру NoSQL. Доступ к знаниям — в ваших руках.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
🔥8❤2👍2
🏆🌍 Будущее образования в надежных руках
// результаты отбора на гранты 2026-Q1
Делимся итогами конкурсного отбора на международные гранты BigData Team. В этом квартале мы получили десятки сильных заявок, и вот имена лауреатов:
🇰🇿 Ерхан М. — преподаватель, исследователь, аспирант
🇰🇬 Нуржан И. — преподаватель, исследователь, аспирант
🇰🇿 Санжар С. — системный аналитик
🇰🇬 Таттыбубу А. — преподаватель, исследователь
🇰🇿 Фазил С. — аналитик данных
🇰🇬 Эмирлан Ж. — учащийся лицея
Почему это важно?
В этом году мы осознанно сделали фокус на образовательную среду. Нам важно не просто обучить специалистов, а поддержать тех, кто сам обучает других. Представьте, какой эффект дадут современные инструменты анализа данных (BDMLE), когда они попадут в руки школьных учителей и университетских исследователей на местах. Это — прямая инвестиция в будущее целых регионов Центральной Азии.
Что дальше?
Лауреатов ждет 8-месячный образовательный марафон: глубокое погружение в специализацию Big Data / Machine Learning Engineering.
Давайте поддержим ребят в комментариях и лайками! Им предстоит серьезный челлендж.
Не прошли в этот раз?
Подписывайтесь на наши новости или вступайте в лист ожидания, чтобы не пропустить анонс следующего отбора. Поддерживаем молодые таланты, карьерных свитчеров, профессионалов на этапе роста и сферу образования.
Полезные ссылки:
— кто поддерживает наши гранты (меценаты)
— истории лауреатов прошлого года
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#BigDataTeam #BDMLE #mgrant
// результаты отбора на гранты 2026-Q1
Делимся итогами конкурсного отбора на международные гранты BigData Team. В этом квартале мы получили десятки сильных заявок, и вот имена лауреатов:
🇰🇿 Ерхан М. — преподаватель, исследователь, аспирант
🇰🇬 Нуржан И. — преподаватель, исследователь, аспирант
🇰🇿 Санжар С. — системный аналитик
🇰🇬 Таттыбубу А. — преподаватель, исследователь
🇰🇿 Фазил С. — аналитик данных
🇰🇬 Эмирлан Ж. — учащийся лицея
Почему это важно?
В этом году мы осознанно сделали фокус на образовательную среду. Нам важно не просто обучить специалистов, а поддержать тех, кто сам обучает других. Представьте, какой эффект дадут современные инструменты анализа данных (BDMLE), когда они попадут в руки школьных учителей и университетских исследователей на местах. Это — прямая инвестиция в будущее целых регионов Центральной Азии.
Что дальше?
Лауреатов ждет 8-месячный образовательный марафон: глубокое погружение в специализацию Big Data / Machine Learning Engineering.
Давайте поддержим ребят в комментариях и лайками! Им предстоит серьезный челлендж.
Не прошли в этот раз?
Подписывайтесь на наши новости или вступайте в лист ожидания, чтобы не пропустить анонс следующего отбора. Поддерживаем молодые таланты, карьерных свитчеров, профессионалов на этапе роста и сферу образования.
Полезные ссылки:
— кто поддерживает наши гранты (меценаты)
— истории лауреатов прошлого года
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#BigDataTeam #BDMLE #mgrant
🔥9❤5🎉4
✍️ На чем сыпятся на собеседованиях? ч.10
рубрика pro #bigdata
Казалось бы простой вопрос:
1️⃣ Какие типы файлов вы знаете?
Многие аналитики умеют грузить данные в pandas из Excel и csv. Но вопрос становится гораздо интереснее, когда нас просят организовать хранение данных в распределенном хранилище.
2️⃣ Вы знаете, что такое Parquet или ORC? Вы знаете как они организованы внутри, чтобы использовать их функционал по максимуму?
3️⃣ Вы наверняка слышали о сжатии данных. Но какие из этих алгоритмов можно (и нужно ли?) использовать в период вычислений для shuffle или для выгрузки результатов расчетов в хранилище?
Алексей Драль рассказывает кейс из собственной практики: как они в поисковой системе только с помощью правильной организации данных (Data Layout) и выбора алгоритмов сжатия добились более чем 10-кратного эффекта в производительности. Аналитический расчет по анализу поведения пользователей в Интернете за последний месяц занимал 4 дня кластерного времени. Нам удалось оптимизировать эти расчеты до 4-х часов на том же кластере.
👀 Хотите научиться решать задачи, за которые вам явно светит карьерное повышение? Тогда записывайтесь на модуль 10. "Оптимизация хранилища (Data Layout)".
Доступно в рамках:
👉 Практического курса по Big Data
👉 отдельной части курса "Часть 3. RT, NoSQL, Data Layout"
Бонус для любителей математики:
🎁 Обзор HDFS 3.0 и высшей алгебры (поля Галуа и коды Рида-Соломона)
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
— ч.8 Real-Time vs NRT, брокеры сообщений и почему Kafka
— ч.9 NoSQL, CAP теорема, кольцо всевластия и денормализация
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
✍️ Когда данная публикация наберет 1k+ просмотров, 25+ лайков или 10+ комментариев, то мы выложим чек-лист по подготовке к собеседования на позицию Data Engineer. Доступ к знаниям — в ваших руках.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
рубрика pro #bigdata
Казалось бы простой вопрос:
1️⃣ Какие типы файлов вы знаете?
Многие аналитики умеют грузить данные в pandas из Excel и csv. Но вопрос становится гораздо интереснее, когда нас просят организовать хранение данных в распределенном хранилище.
2️⃣ Вы знаете, что такое Parquet или ORC? Вы знаете как они организованы внутри, чтобы использовать их функционал по максимуму?
3️⃣ Вы наверняка слышали о сжатии данных. Но какие из этих алгоритмов можно (и нужно ли?) использовать в период вычислений для shuffle или для выгрузки результатов расчетов в хранилище?
Алексей Драль рассказывает кейс из собственной практики: как они в поисковой системе только с помощью правильной организации данных (Data Layout) и выбора алгоритмов сжатия добились более чем 10-кратного эффекта в производительности. Аналитический расчет по анализу поведения пользователей в Интернете за последний месяц занимал 4 дня кластерного времени. Нам удалось оптимизировать эти расчеты до 4-х часов на том же кластере.
👀 Хотите научиться решать задачи, за которые вам явно светит карьерное повышение? Тогда записывайтесь на модуль 10. "Оптимизация хранилища (Data Layout)".
Доступно в рамках:
👉 Практического курса по Big Data
👉 отдельной части курса "Часть 3. RT, NoSQL, Data Layout"
Бонус для любителей математики:
🎁 Обзор HDFS 3.0 и высшей алгебры (поля Галуа и коды Рида-Соломона)
Полезная информация
Прошлые выпуски:
— ч.1 гарантии в IT проектах
— ч.2 функциональная парадигма и Fault Tolerance
— ч.3 Spark MapReduce vs Hadoop MapReduce
— ч.4 Hive, оптимизация вычислений и хранения данных
— ч.5 Spark, RDD, типы кешей и оптимизации
— ч.6 Spark vs pandas, SQL, DataFrames и PySpark оптимизации
— ч.7 Косые данные, оптимизации группировок и shuffle
— ч.8 Real-Time vs NRT, брокеры сообщений и почему Kafka
— ч.9 NoSQL, CAP теорема, кольцо всевластия и денормализация
✍️ сохраните и подпишитесь, если хотите быть востребованным в IT
✍️ Когда данная публикация наберет 1k+ просмотров, 25+ лайков или 10+ комментариев, то мы выложим чек-лист по подготовке к собеседования на позицию Data Engineer. Доступ к знаниям — в ваших руках.
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#study #BigDataTeam
❤5🔥3
😢 Не было бы так смешно, если бы не было так грустно
До сих пор вертишь ручки алгоритмов ML без глубокого понимания их принципов и математики?
👉 Проходите тестирование по ML и получайте бесплатные рекомендации по прокачке навыков по книгам и доступным на рынке курсам.
Автор находки: Денис С.
// выпускник практических курсов BigData Team
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
До сих пор вертишь ручки алгоритмов ML без глубокого понимания их принципов и математики?
👉 Проходите тестирование по ML и получайте бесплатные рекомендации по прокачке навыков по книгам и доступным на рынке курсам.
Автор находки: Денис С.
// выпускник практических курсов BigData Team
BigData Team: the way you learn best
Py4BDA | Python | Machine Learning | Big Data | BD/ML Engineer
#meme
❤7😁3