DWH, Data Lake, Data Lakehouse. Что это такое и в чём разница

Открытый вебинар по курсу Data Engineer

Познакомимся с современными архитектурами обработки данных: DWH, Data Lake и Data Lakehouse. Узнаем их особенности, различия, когда и что рекомендуется использовать.

На вебинаре:

Этот вебинар будет полезен:

Архитекторам данных, аналитикам и инженерам данных

Сформируется понимание современных архитектур

В результате вебинара:

Спикер

Более 35 лет в ИТ, с 2016 года работает с большими данными как разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Team Lead команд инженеров данных на разных проектах.

Развивал проекты в банках, в телекоммуникационных и розничных компаниях.

Разработал архитектуру миграции системы Teradata RTCM на Teradata VCX для телекоммуникационной компании.

Разработал архитектура системы обработки данных на базе Hadoop для совместного проекта международной платежной системы и крупного банка.

Разработал систему безопасности Hadoop на основе Atlas и Ranger. Тестировал системы безопасности Protegrity в Hadoop для крупного банка.

Практический опыт базируется на знании Hadoop (Cloudera, Hortonworks), MPP-системами (Teradata, Greenplum, Vertica), фреймворка Spark и платформ Google Cloud Platform и Yandex Cloud.

Автор курса Data Engineer, Apache Kafka, Spark Developer в компании Otus. “Поработав и как Data Scientist, и как Data Engineer, понимаю, что без Data Engineer'а Data Scientist'у делать нечего.”

Образование: прикладная математика, Московский институт электроники и математики (МИЭМ)

Otus Certified Educator

Преподает на курсах: