Course ini memberikan pemahaman menyeluruh tentang analisis Big Data menggunakan Apache Spark dan Apache Flink, dimulai dari pengenalan konsep dasar kedua framework untuk pemrosesan data skala besar, instalasi serta konfigurasi lingkungan kerja, hingga kemampuan pemrograman menggunakan berbagai abstraksi seperti RDD, DataFrame, dan Dataset. Peserta juga akan mempelajari pemrosesan data real-time melalui modul streaming di Flink, teknik pengelolaan dan analisis data terdistribusi menggunakan Spark SQL dan Flink SQL, serta penyelesaian studi kasus industri untuk mengintegrasikan seluruh kemampuan yang telah dipelajari dalam skenario nyata.
Share Kelas Ini :
Informasi Umum
Big Data Analysis dengan Apache Spark & Flink adalah bidang yang berfokus pada pengolahan dan analisis data dalam skala besar menggunakan dua framework terkemuka untuk komputasi terdistribusi. Apache Spark menawarkan kemampuan pemrosesan batch yang cepat dengan dukungan RDD, DataFrame, dan SQL, sementara Apache Flink unggul dalam pemrosesan data real-time dengan latensi rendah dan arsitektur streaming yang kuat. Keduanya memungkinkan organisasi mengolah data dalam volume besar, kecepatan tinggi, dan berbagai format untuk menghasilkan insight yang relevan bagi kebutuhan bisnis. Melalui pemanfaatan Spark dan Flink, perusahaan dapat membangun pipeline data yang scalable, efisien, serta mampu mendukung aplikasi analitik dan operasional modern seperti rekomendasi, deteksi fraud, pemantauan sistem, dan analisis perilaku pengguna.
Target Pembelajaran
- Memahami konsep Big Data serta alasan penggunaan framework terdistribusi seperti Apache Spark dan Apache Flink.
- Menjelaskan arsitektur, komponen utama, dan perbedaan mendasar antara Spark dan Flink.
- Melakukan instalasi, konfigurasi, dan verifikasi lingkungan kerja Spark dan Flink.
- Mampu memprogram aplikasi menggunakan abstraksi utama Spark: RDD, DataFrame, dan Dataset.
- Mengembangkan alur pemrosesan data streaming menggunakan Apache Flink untuk menangani data real-time.
- Menyelesaikan studi kasus industri untuk membangun solusi Big Data end-to-end menggunakan Spark dan Flink.
Spesifikasi
Course ini membutuhkan perangkat komputer yang sudah terinstal virtual machine (virtual box) dan menjalankan sistem operasi Ubuntu didalamnya. Rekomendasi komputer untuk menjalankan virtual box dengan baik adalah sebagai berikut:
- CPU : Intel or AMD x86/x86‑64 processor. 8 core direkomendasikan
- RAM : 4GB. 8GB direkomendasikan
- Storage: SSD 256 GB (sisa ruang kosong minimal 50 GB)
- GPU : Integrated Graphics (Intel HD/UHD atau Vega)
Kriteria Kelulusan
Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.
Skema Penilaian
A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10%.
B. Tugas akhir (20%)
Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.
Detail Course
-
Penyusun Materi
Fikri Ramadhan, S.Kom.
-
Harga Course
FREE
Pemula
4 Jam
8 Siswa
8 Modul
5
