Курс Spark Developer от Otus
Курс «Spark Developer» от школы OTUS предназначен для специалистов, желающих овладеть навыками разработки и оптимизации приложений на Apache Spark — одной из ведущих платформ для обработки больших данных. В рамках курса слушатели изучат основы экосистемы Apache Spark, включая работу с RDD, DataFrame и Dataset, научатся эффективно использовать Spark SQL и Spark Streaming для обработки как статических, так и потоковых данных. Программа курса охватывает ключевые темы: архитектуру Spark, методы распределённой обработки данных, оптимизацию производительности с помощью Tungsten и Catalyst Optimizer, а также интеграцию Spark с Hadoop, Cassandra и другими системами хранения данных. Особое внимание уделяется практическим аспектам — участники выполняют задачи по написанию и отладке Spark-приложений, изучают приёмы работы с кластером, управление ресурсами и мониторинг выполнения заданий. Курс ориентирован на разработчиков, аналитиков данных и инженеров, работающих с большими объемами информации, желающих повысить квалификацию и освоить современные инструменты для масштабируемой обработки данных. По окончании обучения слушатели смогут самостоятельно создавать и оптимизировать сложные конвейеры обработки данных, что значительно повысит их ценность на рынке труда. Обучение построено на сочетании теоретических лекций и практических заданий, что обеспечивает глубокое понимание материала и развитие навыков, востребованных в реальных проектах. Преподаватели — опытные специалисты с реальным опытом работы в области Big Data, готовые поделиться актуальными знаниями и лучшими практиками разработки на Apache Spark.
Курс «Spark Developer» от школы OTUS предназначен для специалистов, желающих овладеть навыками разработки и оптимизации приложений на Apache Spark — одной из ведущих платформ для обработки больших данных. В рамках курса слушатели изучат основы экосистемы Apache Spark, включая работу с RDD, DataFrame и Dataset, научатся эффективно использовать Spark SQL и Spark Streaming для обработки как статических, так и потоковых данных. Программа курса охватывает ключевые темы: архитектуру Spark, методы распределённой обработки данных, оптимизацию производительности с помощью Tungsten и Catalyst Optimizer, а также интеграцию Spark с Hadoop, Cassandra и другими системами хранения данных. Особое внимание уделяется практическим аспектам — участники выполняют задачи по написанию и отладке Spark-приложений, изучают приёмы работы с кластером, управление ресурсами и мониторинг выполнения заданий. Курс ориентирован на разработчиков, аналитиков данных и инженеров, работающих с большими объемами информации, желающих повысить квалификацию и освоить современные инструменты для масштабируемой обработки данных. По окончании обучения слушатели смогут самостоятельно создавать и оптимизировать сложные конвейеры обработки данных, что значительно повысит их ценность на рынке труда. Обучение построено на сочетании теоретических лекций и практических заданий, что обеспечивает глубокое понимание материала и развитие навыков, востребованных в реальных проектах. Преподаватели — опытные специалисты с реальным опытом работы в области Big Data, готовые поделиться актуальными знаниями и лучшими практиками разработки на Apache Spark.
Основные преимущества курса
Глубокое погружение в Spark
Углубленное изучение ключевых инструментов обработки больших данных с помощью Apache Spark.
Практическая направленность для различных специалистов
Курс подходит для Data-инженеров, Backend-разработчиков, Data Science специалистов и ML-инженеров.
Освоение распределённых вычислений и оптимизации ETL
Научитесь эффективно обрабатывать данные в реальном времени и оптимизировать процессы загрузки и трансформации данных.
Изучение интеграции с современными технологиями
Работа с SparkML, графами, Hadoop, Kubernetes, Hive и разработка собственных коннекторов.
Углубленное изучение Spark API и языков программирования
Освоение Scala, Spark API (RDD, DataFrame, Dataset), PySpark, SQL-запросов и Apache Arrow.
Разработка и мониторинг масштабируемых решений
Обучение оркестрации, тестированию и мониторингу Spark-приложений для высоконагруженных систем.