ПРИ ПОДДЕРЖКЕ

ПРИ ПОДДЕРЖКЕ

Spark Developer

Углубленный курс по самым мощным инструментам обработки больших данных.

Длительность обучения:

4 месяца

4 ак. часа в нед.

Формат:

Online

Начало занятий:

27 декабря

Дни занятий:

Вт 20:00, Чт 20:00

Что даст вам этот курс

Для кого этот курс:
Курс рассчитан на Data инженеров, желающих глубже изучить Spark, а попутно также Hadoop и Hive

На курсе вы изучите следующие основные темы:

- Hadoop (основные компоненты, дистрибутивы вендоров)
- Архитектура HDFS
- Архитектура YARN
- Форматы данных
- Spark
- Spark Streaming и Flink
- Hive
- Оркестрация, Мониторинг и CI/CD
и т.д.

Научитесь применять все это на практике и закрепите с помощью интересных и сложных домашних заданий и выпускного проекта.

После прохождения курса вы сможете:

- Использовать Hadoop для обработки данных
- Взаимодействовать с его компонентами через консольные клиенты и API
- Работать со слабоструктурированными данными в Hive
- Писать и оптимизировать приложения на Spark
- Писать тесты для Spark-приложений
- Использовать Spark для обработки табличных, потоковых, гео-данных и даже графов
- Настраивать CI и мониторинг Spark-приложений

Карта курсов направления Data Science в OTUS

Использование коннекторов для Spark, 6 декабря в 20:00

Поговорим о том, какие коннекторы используются Spark из коробки, какие коннекторы подключаются из библиотек, а какие и когда надо писать самому.

Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам которые хотят перейти в BIG Data
- Начинающим дата-инженерам, желающим углубиться в профессию
- Тем кто самостоятельно изучает технологии Big Data
- Новички получат первый опыт и узнают как работать с данными
- Узнаете какие навыки востребованы на рынке труда
- Каким инструментарием обязан обладать для решения задач"

Ведет

Вадим
Опольский

Предыдущий открытый вебинар

Преподаватели

Вадим Опольский

Luxoft DXC Technology, Scala Big Data разработчик

В IT более 15 лет.
Сейчас интересуется технологиями больших данных и функциональным программированием.

Работает в Luxoft DXC Technology на Big Data проекте крупнейшей логиситической компании. Общий поток данных, приходящих в реальном времени, более 400 млн. событий в сутки.

Некоторые из главных достижений:
- участвовал в разработке пилота, в который FaceBook инвестировал 1 500 000 $
- окончил оффлан курс Scala в Тинькофф банке и был среди десяти лучших студентов
- получил сертификат Big Data от mail.ru в 2019 году
- контрибъютор Apache Ignite
- занимал призовые места на международном хакатоне Mercedes Benz Fashion Week и в конференции молодых ученых и специалистов
- сертифицированный Cassandra разработчик
- спикер HighLoad++

Увлекается спортивным ориентированием и может пробежать больше 45 км за 8 часов.

Руководитель программы

Вадим
Опольский

Алексей
Бедринцев

Егор
Матешук

Виталий
Монастырев

Артемий
Козырь

Вадим
Заигрин

Максим
Мигутин

Александр
Устинов

Преподаватели

Вадим Опольский

Luxoft DXC Technology, Scala Big Data разработчик

Алексей Бедринцев

Разработчик в ООО "Почтовые технологии"

Алексей Бедринцев

С 2016 г. работает с Hadoop, Hive. С 2020 г. тесно работает с Airflow.

Ранее занимался атоматизированным тестированием и разработкой десктопных приложений (с 2009 г. основной язык Python).

Образование: ФРТК МФТИ 2012 г., магистр прикладных математики и физики; аспирантура ИППИ РАН.
Автор статей в научных журналах и выступлений на конференциях по анализу данных.

Преподаватель

Егор Матешук

CDO AdTech-компании Квант

Последние 6 лет работает с большими данными: строит системы для обработки данных, консультирует по вопросам построения аналитических решений.

До 2018 года руководил отделом инфраструктуры данных в Ostrovok.ru. Затем занимал аналогичную позицию в MaximaTelecom (один из проектов компании - публичная сеть Wi-Fi в метро Москвы). На данный момент является CDO AdTech-компании Квант.
Большой опыт работы с сервисами Hadoop (HDFS, Hive, Impala), оркестраторами (Airflow, Oozie), MPP-базами (Vertica, Kudu, Greenplum) и различными фреймворками для обработки данных (Spark, Flink).

Образование: МФТИ, факультет инноваций и высоких технологий по специальности прикладная математика и физика.

Виталий Монастырев

Otus Certified Educator

Более 3 лет работаю в области больших данных. За это время занимался построением процессов обработки данных, интеграцией моделей машинного обучения на промышленные сервера, работал с облачными вычислениями и многим другим. Большой опыт работы с экосистемой Hadoop: HDFS, Apache Spark, Hive, Apache Phoenix, hBase и т.д.

Open source: принятые pull-request'ы в репозиторий Apache Phoenix.

Образование: с отличием закончил бакалавриат и магистратуру Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого по направлению "Программная инженерия", в данный момент является аспирантом.

Интересы: в свободное время занимается full-stack разработкой небольшого сервиса-фотохостинга GradCit (доступен под iPhone, iPad и Mac).

Артемий Козырь

Analytics Engineer, Wheely

7+ лет опыта в области Хранилищ Данных, ELT pipelines, Анализа данных и визуализации.
Опыт работы над сервисами в компаниях Wheely, Sber, Moscow Exchange, PwC.
Сферы интересов: Data Modeling, Advanced analytics, Marketing Attribution, Data Quality, DevOps.

Верю в то, что данные – это ключевой элемент в принятии обоснованных и разумных бизнес-решений. Люблю находить простые решения для сложных задач. Не люблю повторять одни и те же ошибки, но с удовольствием приветствую новый опыт.

Blogging: Technology Enthusiast and Habr
2+ года веду занятия в ОТУС: Data Engineer, Hadoop Ecosystem, DWH Analyst

Вадим Заигрин

Ведущий эксперт по технологиям, Сбербанк

Последние несколько лет работаю с большими данными как разработчик, Data Engineer и Data Scientist. Проекты в банках, телеком и розничных компаниях. Опыт работы с Hadoop (Cloudera, Hortonworks), MPP-системами (Teradata, Vertica), фреймворком Spark и Google Cloud Platform. Большой опыт в IT-инфраструктуре. Поработав и как Data Scientist, и как Data Engineer, понимаю, что без Data Engineer'а Data Scientist'у делать нечего.

Место работы: Сбербанк. Управление развития Корпоративной аналитической платформы. Ведущий эксперт по технологиям.

Образование: МИЭМ, специальность: прикладная математика.

Otus Certified Educator

Преподаватель

Максим Мигутин

Более 5-ти лет опыта в индустрии Данных & Аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов (Альфа-Банк, Yum! Brands).

Сферы интересов: построение end-to-end аналитических систем, внедрение инструментов Машинного обучения в промышленную эксплуатацию, Рекомендательные системы, MPP-базы данных.

Образование: МГУ им. Ломоносова, математическая кафедра Экономического факультета

Александр Устинов

Работаю инженером данных в Epam Systems. Строю системы для обработки данных. Занимаюсь менторством.

Получил степень магистра по направлению "Интеллектуальный анализ данных". Работал над проектом по прогнозированию потребления электроэнергии энергорайонов РФ.

Начинал свою карьеру в качестве разработчика веб-сервисов на Java.

Отзывы

Максим
Боровинский

Курсом на данный момент доволен. Были небольшие заминки с задержкой ДЗ, переносом занятий, но это всё незначительно и никак не повлияло на качество обучения.

Дмитрий
Габидуллин

Записался на данный курс после прохождения Data Engineer с целью закрепить теорию, узнать про новые веяния в направлении.
В целом, полностью удовлетворен, несмотря на мелкие шероховатости (переносы лекций и, как мне показалось, не всегда соответствие пройденной темы на лекции и д/з).
Хотел бы отметить преподавателя Егора Матешука - всегда отличные, проработанные лекции и интересные домашние работы!

Елена
Попова

Положительные моменты.
Спасибо преподавателям за лекции, презентации и общение во время занятий. Отдельно хочу выделить прекрасную подготовку к занятиям Монастырева Виталия и Матешук Егора.
Понравились домашние задания, удобно, что достаточно поднять контейнер в докере и все окружение готово.
Немного критики)
Преподаватели не отвечают на сообщения в Slack. Для меня это огромный минус, за который курс не могу порекомендовать коллегам. В начале каждой лекции говорится, что все вопросы задавайте в Slack, по факту, они оставались там без ответа. Обратной связи после лекции не было.
По поводу проектной работы. Предложение - либо давать заготовденный список тем, для студентов, у которых отсутствует вдохновение в данные период, либо объявлять гораздо раньше "начинайте думать над темой". Долго времени потратила именно на выбор темы. И на написание самой работы осталось меньше, чем планировала.
В целом обстановка была продуктивная. С преподавателями общаться приятно. Организаторы реагировали быстро. Всем спасибо!

Максим
Боровинский

Дмитрий
Габидуллин

Елена
Попова

Опыт написания кода хотя бы на одном из следующих языков: Python, Java, Scala
Базовое знание SQL и опыт работы с любой реляционной базой данных
Компьютер или виртуальная машина на Linux с ОЗУ не менее 8 Гб

Корпоративное обучение для ваших сотрудников

Подробнее

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.

Модуль 1 Scala

C 27 декабря

Тема 1. Архитектура приложения Spark

Тема 2. Основы Scala

Тема 3. Сборка проектов на Scala

Тема 4. Сборка проектов на Scala. Практика

Модуль 2 Hadoop

C 19 января

Тема 5. Hadoop

Тема 6. HDFS

Тема 7. YARN

Тема 8. Форматы данных

Модуль 3 Spark

C 2 февраля

Тема 9. RDD/Dataframe/Dataset

Тема 10. Методы оптимизации приложений Spark

Тема 11. Написание коннекторов для Spark

Тема 12. Тестирование приложений Spark

Тема 13. Spark ML

Тема 14. Q&A

Модуль 4 Streaming

C 21 февраля

Тема 15. Kafka

Тема 16. Spark Streaming

Тема 17. Structured Streaming

Тема 18. Flink - часть 1

Тема 19. Flink - часть 2

Модуль 5 Apache Hive

C 21 марта

Тема 20. Обзор Hive

Тема 21. HiveQL

Модуль 6 Обслуживающие системы

C 28 марта

Тема 22. Оркестрация процессов обработки данных

Тема 23. Мониторинг и логирование для Spark-приложений

Тема 24. CI/CD для Spark и Hive

Модуль 7 Проектная работа

C 6 апреля

Тема 25. Выбор темы и организация проектной работы

Тема 26. Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 27. Защита проектных работ

Скачать подробную программу

Выпускной проект

В качестве выпускного проекта будет построена ETL-система на основе Hadoop, включающая в себя:
- Загрузку данных из источников
- Простой Data Lake на основе этих данных с использованием Hive
- Лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark

Процесс обучения

Образовательный процесс происходит ONLINE в формате вебинаров (язык преподавания — русский). В рамках курса слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволяют применить на практике знания, полученные на занятиях. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек. В течение всего учебного процесса преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой - Slack, т.е. при обучении слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по учебным материалам.

Получить консультацию

Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.

заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям, а также решение задач и проектов в виде кода на github и другие дополнительные материалы;

получите сертификат о прохождении курса;

получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (эту возможность получают самые успешные студенты).

Дата выдачи сертификата: 25 мая 2023 года

Ваш сертификат

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Spark Developer»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Директор департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Анна Фирсова

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Spark Developer»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Директор департамента образования
ООО “Отус Онлайн-Образование”
Анна Фирсова

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

Прошедшие открытые вебинары

Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.

Вадим Заигрин

8 декабря 2021 года в 20:00

Для доступа к прошедшим мероприятиям необходимо пройти входное тестирование

Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 2 недели

Результаты тестирования будут отправлены вам на e-mail, указанный при регистрации.

Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!