4 курса по Spark доступных для прохождения в 2024 году

Курс "Spark Developer" от OTUS представляет собой углубленное обучение использованию одного из самых мощных инструментов для обработки больших данных - Apache Spark. Длительность курса составляет 4 месяца с занятиями онлайн по вторникам и четвергам в 20:00 по московскому времени. Этот курс нацелен на инженеров данных, желающих глубже изучить Spark, а также будет полезен специалистам DataOps и Data Scientists.

Для успешного обучения необходимо базовое знание Java и Scala, а также знание SQL. Программа обучения предполагает получение глубоких знаний и практических навыков работы с Spark, включая интеграцию с различными источниками данных, разработку собственных коннекторов, потоковую обработку данных, а также применение Spark в машинном обучении и работу в средах Hadoop и Kubernetes.

Уникальность программы заключается в том, что она обновляется и адаптируется в соответствии с текущими тенденциями рынка труда и обратной связью от студентов, что делает ее актуальной и востребованной. Создателем курса является Вадим Заигрин, авторитетный специалист в области Data Engineering и Apache Kafka.

Процесс обучения включает вебинары, активное взаимодействие с преподавателями и студентами через Telegram, выполнение домашних заданий и разработку выпускного проекта, который позволяет закрепить на практике полученные знания. Примеры тем итоговых проектов прошлых лет включают обнаружение сближения судов, построение архитектуры аналитики на Azure Databricks, анализ временных рядов на криптовалютной бирже и другие.

Курс обещает значительное повышение профессиональной квалификации и, как следствие, увеличение востребованности на рынке труда. По окончании обучения студенты получают сертификат OTUS, подтверждающий их знания и навыки работы с Spark.

Обучение в OTUS предполагает не только приобретение теоретических знаний, но и глубокое погружение в практическую работу, что делает его идеальным выбором для тех, кто стремится развивать свою карьеру в области обработки больших данных.

Длительность и формат: 4 месяца, онлайн занятия по вторникам и четвергам в 20:00 МСК.

Целевая аудитория:

• Инженеры данных, желающие углубленно изучить Spark.
• Специалисты DataOps.
• Data Scientists.

Необходимые знания:

• Базовое знание Java и Scala.
• Знание SQL.

Основные преимущества курса:

• Глубокое понимание возможностей Spark.
• Интеграция Spark с различными источниками данных.
• Разработка моделей машинного обучения на Spark.
• Запуск Spark в Hadoop и Kubernetes.
• Написание тестов для Spark-приложений.
• Использование Spark для обработки различных типов данных.

Выпускной проект:

• Разработка и выполнение комплексного проекта, включая ETL-систему на базе Hadoop.

Преподавательский состав: Эксперты-практики с разбором кейсов и обратной связью.

Методы обучения:

• Интерактивные вебинары.
• Домашние задания с поддержкой преподавателей.
• Активное общение в Telegram-группе.

Перспективы после окончания курса:

• Повышение профессиональной квалификации.
• Увеличение востребованности на рынке труда.
• Получение сертификата OTUS.

Автор программы: Вадим Заигрин, специалист по Data Engineering и Apache Kafka.

Актуализация программы: Обновление материалов в соответствии с тенденциями рынка и обратной связью от студентов.

Содержание курса:

Введение

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Объяснять архитектуру Spark.
  • 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

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Запускать Spark в Hadoop и Kubernetes.
  • Организовывать оркестрацию запуска приложений Spark.
  • Настраивать мониторинг приложений Spark.
• Тема 1: Hadoop, HDFS
• Тема 2: Обзор Hive
• Тема 3: HiveQL
• Тема 4: Spark в Hadoop, YARN
• Тема 5: Spark в Kubernetes

API

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Использовать RDD, DataFrame, Dataset, Spark SQL.
  • Использовать Arrow и Pandas API.
  • Разрабатывать UDF и UDAF.
• Тема 1: DataFrame
• Тема 2: Dataset, SparkSQL
• Тема 3: RDD
• Тема 4: UDF и UDAF
• Тема 5: Apache Arrow в PySpark
• Тема 6: Pandas API

Источники данных

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Работать с файлами в различных форматах.
  • Подключать приложения Spark к различным СУБД.
  • Разрабатывать свои коннекторы.
  • Обрабатывать потоковые данные.
• Тема 1: Файлы и их форматы
• Тема 2: Базы данных, Hive
• Тема 3: Собственный источник данных
• Тема 4: Structured Streaming

Дополнительные возможности

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Разрабатывать модели ML на Spark.
  • Работать с графами.
  • 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

• По результатам модуля вы будете уметь:
  • Запускать задания Spark по расписанию.
  • Осуществлять мониторинг приложений Spark.
  • 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 у вас будет готовый проект, который позволит применить полученные в ходе курса знания на практике.
• Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 3: Защита проектных работ

Apache Spark — это мощный фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для работы с большими объемами данных, обеспечивающий быструю обработку как в режиме пакетной обработки, так и в режиме реального времени. Этот инструмент стал неотъемлемой частью экосистемы Hadoop и используется для аналитической обработки данных через Spark SQL, обработки потоков данных в Spark Streaming, машинного обучения через MLLib и обработки графов с помощью GraphX. Он поддерживает работу в среде кластера Hadoop под управлением YARN, а также вне её, например, на Mesos, и совместим с HDFS, OpenStack Swift, Cassandra, Amazon S3. Spark предлагает API на языках Java, Scala, Python и R.

Целевая аудитория курса включает в себя разработчиков Big Data, инженеров по данным, аналитиков данных, специалистов по машинному обучению и других экспертов в области больших данных, желающих освоить комплексный подход к работе с Apache Spark. Курс рассчитан на участников с предварительными знаниями базовых команд Linux, опытом программирования в Python или Java и начальным опытом в экосистеме Hadoop.

Программа курса обеспечивает глубокое погружение в Apache Spark в течение 4 дней (32 академических часа), с акцентом на практическое применение теоретических знаний (40% теории и 60% практики). Участники курса получат возможность научиться настраивать и использовать основные компоненты Apache Spark для обработки больших объемов данных, включая создание распределенных приложений для пакетной и потоковой обработки, а также анализа данных с помощью Spark SQL, Spark Streaming, MLLib и GraphX.

Курс охватывает обзор архитектуры Spark и его компонентов, работу с Dataframes и RDD, основы Spark SQL, ввод и вывод данных, производительность и параллелизм, настройку конфигурации Spark, использование Spark Streaming для обработки потоковых данных, обработку графов с помощью GraphX и задачи машинного обучения с помощью MLLib. Также курс включает обработку слабоструктурированных данных, таких как JSON и XML.

Обучение проводит опытный преподаватель, Михаил Королев, сертифицированный разработчик Spark и Hadoop, ведущий Data Engineer в АО "Альфастрахование". Успешное окончание курса гарантирует получение сертификата, подтверждающего повышение квалификации в области работы с Apache Spark.

Apache Spark: Основы

• Что это? Открытый фреймворк для обработки больших данных в реальном времени и пакетном режиме.
• Использование: В системах интернета вещей (IoT/IIoT), машинное обучение, прогнозирование оттока клиентов, оценка финансовых рисков.
• Среда выполнения: Может работать в кластере Hadoop (YARN) или без него, поддерживает HDFS, OpenStack Swift, Cassandra, Amazon S3.
• Языки программирования: Java, Scala, Python, R.

Целевая аудитория курса

• Для кого: Разработчики Big Data, инженеры данных, аналитики данных, специалисты по машинному обучению.
• Предварительные требования: Знание Linux, опыт программирования на Python/Java, начальный опыт в Hadoop.

Программа курса

• Ключевые темы:
  • Обзор архитектуры и компонентов Spark.
  • Работа с Dataframes и RDD (Resilient Distributed Dataset).
  • Основы Spark SQL и Hive QL.
  • Ввод и вывод данных, работа с файлами и базами данных.
  • Производительность и параллелизм, настройка конфигураций.
  • Spark Streaming для обработки потоковых данных.
  • GraphX для обработки графов.
  • MLLib для задач машинного обучения.
  • Обработка JSON и XML данных.

Преподаватель

• Кто ведет: Михаил Королев, сертифицированный разработчик Spark и Hadoop, ведущий Data Engineer в АО "Альфастрахование".

Итоги обучения

• Сертификация: Получение сертификата о повышении квалификации по Apache Spark.

Предварительная подготовка:

• Знание базовых команд Linux.
• Начальный опыт программирования (Python/Java).
• Начальный опыт в экосистеме Hadoop.

Программа курса:

1. Обзор Apache Spark

   • Архитектура и компоненты Spark.

2. Основные абстракции Apache Spark

   • Трансформации, действия, Lazy Evaluation.

3. Знакомство с Dataframes

   • Structured API, Dataframe как основная абстракция.

4. Знакомство со Spark RDD

   • Low Level API, Resilient Distributed Dataset.

5. Apache Spark SQL

   • Интеграция с SQL-источниками, Hive QL, Spark SQL и Hadoop.

6. Работа с источниками данных

   • Ввод и вывод данных, работа с файлами и базами данных.

7. Производительность и параллелизм в Apache Spark

   • Планы выполнения запросов: логические и физические.

8. Конфигурирование Apache Spark

   • Принципы и основные настройки.

9. Spark Streaming

   • Основные концепции, виды Spark Streams, checkpoint.

10. GraphX

    • Задачи графов, представление графов в GraphX, операции с графами.

11. MLLib

    • Машинное обучение в контексте больших данных, основные возможности MLLib.

12. Обработка слабоструктурированных данных

    • Работа с JSON и XML.

Учебный центр "Школа Больших Данных" предлагает курсы по Apache Spark в Москве, ориентированные на аналитиков, разработчиков и инженеров в области Big Data, а также специалистов по Data Science и Machine Learning. Apache Spark, являясь фреймворком с открытым исходным кодом для распределённой обработки данных, включает в себя компоненты для пакетной и потоковой обработки данных, аналитической обработки с помощью SQL-запросов, машинного обучения, а также обработки графов. Это делает его мощным инструментом для разработки высокопроизводительных приложений, которые находят применение в самых разных сферах, от интернета вещей до финансового анализа и прогнозирования оттока клиентов.

Курсы в "Школе Больших Данных" направлены на приобретение практических навыков работы с Apache Spark, что позволит участникам курсов развить карьеру в качестве данных инженеров, аналитиков данных, ученых по данным или разработчиков приложений для Big Data. Программы обучения предлагаются как для начинающих, так и для уже практикующих специалистов, желающих углубить свои знания в области обработки больших данных.

Обучение в Школе осуществляется на базе современного оборудования и программного обеспечения, в том числе с использованием Hadoop и других компонентов экосистемы Big Data. Apache Spark, благодаря своей гибкости и мощности, поддерживает интеграцию с различными распределёнными системами хранения данных и обеспечивает разработку приложений на популярных языках программирования, таких как Java, Scala, Python и R.

Учебный центр активно сотрудничает с ведущими компаниями в области Big Data и предлагает своим студентам возможности для стажировок и трудоустройства после успешного окончания курсов. "Школа Больших Данных" имеет широкую географию клиентов, включая не только Москву и Санкт-Петербург, но и другие крупные города России и стран СНГ.

Курсы проводятся квалифицированными преподавателями с практическим опытом в сфере Big Data и аналитики. Программа обучения включает теоретические лекции и практические занятия, что позволяет участникам курсов не только усвоить необходимые знания, но и получить реальный опыт работы с Apache Spark на практике.

Целевая аудитория: аналитики, разработчики и инженеры Big Data, специалисты в Data Science и Machine Learning.

О Apache Spark:

• Открытый фреймворк для обработки больших данных.
• Включает компоненты для аналитики, машинного обучения, обработки графов и потоковых данных.
• Подходит для высокопроизводительных приложений и анализа данных в реальном времени.

Преимущества курсов:

• Практическая направленность и акцент на получение навыков работы с Apache Spark.
• Разнообразие программ обучения для различных уровней подготовки.
• Возможности для стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях.

Программа обучения:

• Интеграция с Hadoop и другими компонентами экосистемы Big Data.
• Обучение на популярных языках программирования: Java, Scala, Python, R.
• Комбинация теоретических занятий и практических работ.

Преподаватели: квалифицированные специалисты с практическим опытом в области Big Data.

География клиентов: Москва, Санкт-Петербург и другие крупные города России и СНГ.

Расписание курсов:

1. Core Spark - основы для разработчиков (CORS)

   • Дата начала курса: 13 Май
   • Дата окончания курса: 01 Июл
   • Цена: 48 000 руб.
   • Академические часы: 16

2. Потоковая обработка в Apache Spark (SPOT)

   • Дата начала курса: 16 Май
   • Дата окончания курса: 08 Авг
   • Цена: 48 000 руб.
   • Академические часы: 16

3. Машинное обучение в Apache Spark (MLSP)

   • Дата начала курса: 16 Май
   • Дата окончания курса: 08 Авг
   • Цена: 48 000 руб.
   • Академические часы: 16

4. Графовые алгоритмы в Apache Spark (GRAS)

   • Дата начала курса: 16 Май
   • Дата окончания курса: 08 Авг
   • Цена: 48 000 руб.
   • Академические часы: 16

5. Анализ данных с Apache Spark (SPARK)

   • Дата начала курса: 13 Май
   • Дата окончания курса: 01 Июл
   • Цена: 96 000 руб.
   • Академические часы: 32

6. Архитектура данных с Apache Spark (SPAD)

   • Дата начала курса: 27 Май
   • Дата окончания курса: 26 Авг
   • Цена: 84 000 руб.
   • Академические часы: 28

Курс по Apache Spark на Python от НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ» предлагает уникальную возможность освоить работу с большими данными для профессионалов, уже имеющих опыт программирования, и тех, кто стремится расширить свои навыки анализа данных. Программа курса рассчитана на данные-инженеров, аналитиков и специалистов, занимающихся развитием продукта или подразделения, и предполагает погружение в основные аспекты работы с Apache Spark.

Учебный модуль включает в себя видеозаписи шести трехчасовых занятий прошлых потоков, два теста для закрепления материала и возможность получения сертификата по итогам успешной сдачи тестов. Преподаватель курса – Сергей Гришаев, который занимает позицию архитектора в Сбермаркете, гарантирует высокое качество образовательного процесса.

Основной язык программирования курса – Python, что делает важным наличие базовых навыков программирования на нём у студентов. Курс также предполагает знание Linux и SQL, а базовые знания линейной алгебры и статистики будут полезны для успешного освоения материала.

Программа обучения охватывает ключевые аспекты работы с Apache Spark, включая:

• Работу с RDD и Dataframes API, что позволит учащимся загружать данные в Spark, преобразовывать их и совершать различные операции и трансформации.
• Обучение моделей машинного обучения в Spark и создание автоматизированных пайплайнов в Spark ML.
• Использование специальной библиотеки GraphX для работы с графовыми данными и анализа данных из социальных сетей.
• Применение Spark Streaming для работы в режиме near real-time, включая агрегацию данных, получаемых из Kafka.

Курс направлен на развитие конкретных навыков, необходимых для анализа больших объемов данных, построения моделей машинного обучения в распределенной среде и анализа графовых данных, что делает его ценным ресурсом для специалистов, стремящихся повысить свою квалификацию в области работы с большими данными.

О программе:

• Курс по Apache Spark на Python от НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ».
• Направлен на данные-инженеров, аналитиков и специалистов в развитии.
• Включает видеозаписи шести занятий, два теста, возможность получения сертификата.
• Преподаватель: Сергей Гришаев, Architect в Сбермаркете.

Требования к участникам:

• Умение программировать на Python.
• Базовые знания Linux и SQL.
• Понимание основ линейной алгебры и статистики.

Основные аспекты курса:

• RDD и Dataframes API: загрузка данных, операции и трансформации.
• Spark ML: обучение моделей машинного обучения, создание пайплайнов.
• Spark GraphX: работа с графовыми данными, анализ данных соцсетей.
• Spark Streaming: работа в режиме near real-time, агрегация данных из Kafka.

Цель курса:

• Развитие навыков анализа больших объемов данных.
• Построение моделей машинного обучения в распределенной среде.
• Анализ графовых данных.