Spark Developer
Углубленный курс по самым мощным инструментам обработки больших данных.
26 сентября
4 месяца
Онлайн
Ср/Пт 20:00 Мск
Для кого этот курс?
- Для Data-инженеров: курс поможет углубить знания в распределённых вычислениях, оптимизации ETL-процессов и работе с большими данными в реальном времени. Spark — ключевой инструмент в пайплайнах обработки данных, и его освоение повысит эффективность работы.
- Для Backend-разработчиков, которые хотят работать с большими объёмами данных, масштабируемыми сервисами и распределёнными системами. Spark позволит эффективно обрабатывать данные в высоконагруженных приложениях.
- Для специалистов по Data Science: Spark ускоряет обработку и анализ больших датасетов, что критично для ML-моделей. Курс научит работать с PySpark, SQL-запросами и распределёнными вычислениями, что расширит возможности анализа.
- Для ML-инженеров: Spark MLlib позволяет обучать модели на больших данных. Курс поможет эффективнее готовить данные и развертывать ML-решения в продакшене.
Необходимые знания
- Базовое знание Scala и Java
- Знание SQL
Подходит ли эта программа именно вам?
Что даст вам этот курс?
Научитесь интегрировать Spark с различными источниками данных: SparkML, работу с графами, Spark в Hadoop, Spark в Kubernetes, Hive.
И изучите разработку собственных коннекторов и потоковую обработку данных: Scala, Spark API (RDD, DataFrame, Dataset), Apache Arrow и Pandas API, форматы данных.
После прохождения курса вы сможете:
- Разрабатывать приложения Spark
- Разрабатывать модели ML на Spark и выводить их в Production
- Запускать Spark в Hadoop и Kubernetes
- Писать тесты для Spark-приложений
- Использовать Spark для обработки табличных, потоковых, гео-данных и графов
- Настраивать мониторинг Spark-приложений
- Обнаружение сближения судов на основе данных АИС (Автоматическая идентификационная система);
- Построение архитектуры аналитики на Azure Databricks;
- Анализ временных рядов на криптовалютной бирже;
- Создание витрины по анализу воронки продаж на маркетплейсе;
- Матчинг клиентских профилей банка с профилями клиентов экосистемы для дальнейшей маркетинговой коммуникации.
Авторская программа
Что нового в запуске 2025?
- Обновили лекции и практику о функциях API Pandas
- Первые шаги в Scala
- Дальнейшие шаги в Scala
Процесс обучения
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Портфолио
Индивидуальная разработка проектной работы.Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работой.Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход.Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 занятия по 2 ак.часа в неделю.
Доступ к записям и материалам остается навсегда.
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии.
Активное комьюнити
Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в закрытой Telegram группе.
Программа
Введение
Вводный модуль, в котором мы познакомимся со Spark, рассмотрим архитектуру Spark-приложений и научимся писать код на Scala.
Тема 1: Что такое Spark
Тема 2: Первые шаги в Scala
Тема 3: Дальнейшие шаги в Scala
Тема 4: Практика работы со Scala
Большие данные
В этом модуле мы познакомимся с Большими Данными. Изучим Hadoop, рассмотрим, как запускать в Hadoop приложения Spark, изучим Hive и узнаем особенности HiveQL, узнаем, как запускать Spark в Kubernetes.
Тема 1: Hadoop, HDFS
Тема 2: Обзор Hive
Тема 3: HiveQL
Тема 4: Spark в Hadoop, YARN
Тема 5: Spark в Kubernetes
API
В этом модуле изучим Spark API: RDD, DataFrame, Dataset и Spark SQL, узнаем, как использовать Arrow и Pandas API, сможем выбирать правильный API для реализации своей задачи и узнаем, как разрабатывать UDF и UDAF.
Тема 1: RDD
Тема 2: DataFrame
Тема 3: Dataset, SparkSQL
Тема 4: UDF и UDAF
Тема 5: Apache Arrow в PySpark
Тема 6: Pandas API
Источники данных
В этом модуле изучим взаимодействие Spark с различными источниками данных: файлы в различных форматах, подключение к различным СУБД, как разработать свой коннектор и как обрабатывать потоковые данные.
Тема 1: Файлы и их форматы
Тема 2: Базы данных, Hive
Тема 3: Собственный источник данных
Тема 4: Kafka
Тема 5: Structured Streaming
Дополнительные возможности
Этот модуль посвящён дополнительным возможностям Spark, которые иногда напрасно игнорируются. Узнаем, как разрабатывать модели ML на Spark, как работать с графами и как тестировать приложения Spark.
Тема 1: Spark ML
Тема 2: Работа с графами
Тема 3: Тестирование приложений Spark
Тема 4: Консультация по домашним заданиям
Промышленное использование
Этот модуль посвящён промышленному использованию Spark: как запускать задания Spark по расписанию, как осуществлять мониторинг приложений Spark и как оптимизировать приложения Spark.
Тема 1: Оркестрация процессов обработки данных
Тема 2: Мониторинг Spark приложений
Тема 3: Методы оптимизации приложений Spark
Проектная работа
По результатам модуля вы у вас будет готовый проект, который позволит применить полученные в ходе курса знания на практике и в дальнейшем может быть включен в резюме при собеседовании на вакансии Data Engineer или Spark Developer.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Курс завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании! Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.
- Загрузку данных из источников
- Простой Data Lake на основе этих данных с использованием Hive
- Лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Прошедшие
мероприятия
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Отзывы
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце прохождения курса вы получите сертификат OTUS.
После обучения вы:
- заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы
- получите сертификат о прохождении курса
- пополните свое портфолио новыми работами для будущего работодателя
- получите все необходимые навыки для работы с Spark.
Spark Developer
Полная стоимость
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно