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Data Engineering
Verteilter Speicher, Batch-Verarbeitung, Datenströme und ein In-Memory-Speicher, in Ihrer eigenen privaten Kopie.
Praktische Labs
Praktische Lektionen
Jede Lektion hier wird in einem praktischen Lab durchgearbeitet: einer echten Umgebung mit einem Terminal daneben, ohne Installation. Ein kostenloses Konto führt jedes Lab aus, mit genug kostenlosem Guthaben pro Monat, um den Großteil der Lektionen durchzuarbeiten, und erhält die Basislektionen auf der Seite „Start“; ohne Konto können Sie das Git-Lab und das SQL-Lab ausführen.
Praktische Lektion · Container-Lab
Hadoop Basics
Arbeiten Sie diese Lektion in einem echten Lab durch, mit einem Terminal daneben, statt sie nur zu lesen.
Jede lernende Person erhält einen eigenen Hadoop-Cluster: eine Datei in HDFS ablegen, auflisten, wieder lesen und eine MapReduce-Wortzählung lesen. Quellcode auf GitHub.
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Praktische Lektion · Container-Lab
Spark Basics
Arbeiten Sie diese Lektion in einem echten Lab durch, mit einem Terminal daneben, statt sie nur zu lesen.
Ein eigenes Apache Spark für jede lernende Person: eine CSV-Datei in einen DataFrame laden, filtern, gruppieren, in SQL abfragen und die Jobs in der Spark UI sehen. Code auf GitHub.
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Praktische Lektion · Container-Lab
Kafka Basics
Arbeiten Sie diese Lektion in einem echten Lab durch, mit einem Terminal daneben, statt sie nur zu lesen.
Jede lernende Person erhält einen eigenen Apache-Kafka-Broker und Kafka UI: ein Topic anlegen, Nachrichten erzeugen, sie von Anfang an lesen und Offsets sehen. Quellcode auf GitHub.
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Praktische Lektion · Container-Lab
Valkey Basics
Arbeiten Sie diese Lektion in einem echten Lab durch, mit einem Terminal daneben, statt sie nur zu lesen.
Ein eigener Valkey-Speicher, kompatibel mit Redis, für jede lernende Person: Schlüssel, Ablaufzeit, Listen, Hashes und Zähler in einem Browser-Terminal. Nichts zu installieren; Code auf GitHub.
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Praktische Lektion · Container-Lab
JupyterLab Basics
Arbeiten Sie diese Lektion in einem echten Lab durch, mit einem Terminal daneben, statt sie nur zu lesen.
Ein eigenes JupyterLab für alle Lernenden, mit pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn, einem Jahr Fahrradverleih und einem Start-Notebook. Code auf GitHub.
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Basislektionen erhält jedes kostenlose Konto auf der Seite „Start“ und jede Einrichtung. Lektionen eines Lehrplans, etwa T Level, sind für Einrichtungen. Labs, die als Ubuntu-VM-Lab gekennzeichnet sind, werden von einer Lehrkraft in einem Modul gestellt, und ihre Lektionen starten die VM für Sie.
Selbst ausführen
Ein kostenloses persönliches Konto führt jedes Lab hier und seine Lektion aus, mit genug kostenlosem Guthaben pro Monat, um den Großteil der Lektionen durchzuarbeiten. Sie unterrichten eine Klasse? Gründen Sie eine Einrichtung und weisen Sie sie Ihren Lernenden zu.
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