Курсы Apache Spark для аналитиков, разработчиков и инженеров Big Data, а также специалистов по Data Science и Machine Learining

Что такое Apache Spark и где это используется

Что такое Apache Spark и где это используется

Apache Spark – это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для распределённой пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop.

Спарк состоит из следующих компонентов:

  • Ядро (Core);
  • SQL – инструмент для аналитической обработки данных с помощью SQL-запросов;
  • Streaming – надстройка для обработки потоковых данных;
  • MLlib – набор библиотек машинного обучения (Machine Learning);
  • GraphX – модуль распределённой обработки графов.

Благодаря такому разнообразию инструментов интерактивной аналитики данных, Спарк активно используется в системах интернета вещей (IoT/IIoT), а также в различных бизнес-приложениях, в т.ч. для машинного обучения (Machine Learning). Например, для прогнозирования оттока клиентов и оценки финансовых рисков.

Фреймворк Спарк может работать как в среде кластера Hadoop под управлением YARN, так и без компонентов ядра Хадуп, в частности, на базе системы управления кластером Mesos. Спарк поддерживает несколько популярных распределённых систем хранения данных: HDFS, OpenStack Swift, Cassandra, Amazon S3. Также этот фреймворк предоставляет API-интерфейсы для самых популярных в области Big Data языков программирования: Java, Scala, Python и R.

 

Расписание курсов по Apache Spark

Название курса Цена Дней Дата начала курса
SPARK: Анализ данных с Apache Spark 54000 3 30 ноя — 02 дек 24-26 фев 12-14 мая
CORS Core Spark 36000 2      
SPOT Потоковая обработка в Apache Spark 36000 2      
MLSP Машинное обучение в Apache Spark 36000 2      
GRAS Графовые алгоритмы в Apache Spark 36000 2      
           

Кому нужны курсы по Apache Spark

Наши практические курсы по Apache Spark предназначены для разработчиков распределенных приложений, инженеров больших данных, аналитиков Big Data, DataOps и DevOps-инженерам, а также специалистов по Data Science и Machine Learning, которые хотят получить следующие знания и навыки:

  • познакомиться с основными функциональными возможностями и базовыми компонентами Apache Spark Core для анализа больших данных и разработки распределенных приложений;
  • понять особенности потоковой и микро-пакетной обработки данных в режиме near real-time со Spark Streaming;
  • освоить аналитику больших данных с помощью стандартного языка структурированных запросов на Spark SQL;
  • изучить графовые алгоритмы обработки информации, парадигму Pregel и ее представление в Spark Graphframe;
  • разобраться с реализацией нейросетевых алгоритмов и других методов Machine Learning в Spark MLLib;
  • разрабатывать собственные распределенные приложения на Java, Scala, Python/PySpark и R для анализа и обработки больших данных;
  • знать методы интеграции Spark-приложений с другими Big Data системами и внешними источниками данных;
  • уметь строить эффективные конвейеры обработки больших данных (Pipelines) на базе Apache Spark, Airflow, Livy и других технологий Big Data;
  • понимать способы и возможности оптимизации каждого компонента платформы Apache Spark, от производительности кластера до SQL-запросов и накладных расходов в Big Data Pipeline.

Наши курсы по практическому администрированию, разработке и эксплуатации Apache Spark помогут вам развить профессиональную карьеру инженера данных (Data Engineer), аналитика данных (Data Analyst), ученого по данным (Data Scientist) и разработчика программных решений для Big Data (Data Developer). Выбирайте свою специализацию, а мы подберем для вас нужный обучающий курс или разработаем индивидуальную образовательную программу.

Как проходят курсы по Apache Spark в Школе Больших Данных

Курсы Apache Spark в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы обучения включают все теоретические знания и практические навыки, необходимые для эффективной работы с этим Big Data фреймворком в качестве Data Engineer, Data AnalystData Scientist и Data Developer.

Обучение проходит в формате практического семинара (workshop) и предусматривает индивидуальный фидбэк для каждого слушателя. Практическая часть предусматривает самостоятельную разработку Spark-приложений для потоковой или пакетной обработки информации в рамках систем аналитики больших данных.

Окончив курсы по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации. 

Станьте востребованным специалистом по разработке распределенных приложений, анализу больших данных и машинному обучению вместе с BigDataSchool!