Стоимость курса
85 000 ₽
Рассрочка от 7 083 ₽/мес

Курс Spark Developer от Otus

Стоимость курса
85 000 ₽
Рассрочка от 7 083 ₽/мес

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.

Стоимость курса
85 000 ₽
Рассрочка от 7 083 ₽/мес

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.

Программа курса

1
Введение в Apache Spark
Обзор архитектуры Spark и ключевых компонентов.
2
Работа с RDD, DataFrame и Dataset
Основы API для обработки данных в Spark на Scala.
3
Оптимизация ETL-процессов
Приёмы повышения производительности и масштабируемости обработки данных.
4
Spark SQL и запросы
Использование SQL для анализа и трансформации данных в Spark.
5
Потоковая обработка данных
Реализация и управление потоками данных в режиме реального времени.
6
Интеграция Spark с Hadoop, Hive и Kubernetes
Настройка и работа Spark в различных экосистемах и средах.
7
Использование Spark MLlib
Обучение и применение моделей машинного обучения на больших данных.
8
Разработка собственных коннекторов
Создание и подключение кастомных источников и приёмников данных.
9
Тестирование и мониторинг приложений Spark
Обеспечение качества и стабильности Spark-процессов.
10
Работа с графами и Apache Arrow
Обработка графовых данных и оптимизация передачи данных между системами.
Стоимость курса
85 000 ₽
На сайт

Не знаете, какой курс выбрать?

Ответьте на несколько вопросов, и мы подберём идеальные курсы специально для вас

1 из 4

Какое направление вас интересует?

Выберите одну или несколько категорий

Уточните специализацию

Можете выбрать несколько или пропустить

Какой у вас бюджет?

Выберите подходящий диапазон цен

Дополнительные предпочтения

Отметьте, что для вас важно

Мы подобрали для вас курсы!

Найдено курсов: 0