Курс на Stepik
Обложка курса «Apache Spark на Scala» на Stepik
800 ₽

Apache Spark на Scala ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по Apache Spark 3.5 на Scala для дата-инженеров: от архитектуры Spark и DataFrame API до Spark SQL, shuffle, join, Structured Streaming, оптимизации и итогового ETL-проекта.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Apache Spark на Scala»Учеников на курсе 59
Сертификаты, выданные на курсе «Apache Spark на Scala»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Apache Spark на Scala»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Apache Spark на Scala»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Apache Spark на Scala»Количество уроков 130
Тесты в курсе «Apache Spark на Scala»Количество квизов 646
Время прохождения курса «Apache Spark на Scala»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Apache Spark на Scala»Стоимость курса 800 ₽ —
Обновления курса «Apache Spark на Scala»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Apache Spark на Scala»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Apache Spark на Scala»Последнее обновление — ———

Чему вы научитесь

Как стать Senior Data Engineer за 3 года и не сойти с ума

Курс входит в линейку материалов канала Логово Дата-Инженера. Автор канала — Дима, Senior Data Engineer в Сбере. В канале публикуются hard-skill материалы по Data Engineering, разборы live-собеседований, заметки по архитектуре Enterprise-проектов и практические карты роста от junior до senior.

О курсе

Apache Spark на Scala — практический курс для тех, кто уже знает основы Scala и хочет уверенно работать со Spark в задачах дата-инженерии: читать, трансформировать, агрегировать, соединять, оптимизировать и сопровождать пайплайны данных.

Что внутри

  • 20 модулей и 129 уроков: от архитектуры Spark до итогового ETL-проекта.
  • 642 тестовых вопросов для самопроверки.
  • 474 практических задач и разборов решений.
  • DataFrame, Dataset, Spark SQL, RDD, shuffle, join, partitioning, caching, AQE, Structured Streaming и production-настройки.

Кому подойдет

Дата-инженерам, backend-разработчикам и аналитикам, которые уже знакомы с базовым программированием и хотят перейти от учебных примеров к реальным Spark-пайплайнам.

Формат

Самостоятельное прохождение по схеме: теория, примеры на Scala/Spark, тест для самопроверки и практические задачи с решениями. Оценочная нагрузка: 90-130 часов.

Результат

После курса студент сможет запускать Spark-приложения, работать с DataFrame и Dataset API, читать Spark UI, выбирать join-стратегии, разбираться с shuffle и перекосом данных, строить batch/streaming-пайплайны и доводить Spark-задачи до production-уровня.

Telegram

Разборы по Spark, Kafka, Flink, Hadoop, Airflow, ClickHouse, S3, Docker/K8s, Python/Scala, live-собеседования и архитектура Enterprise-проектов публикуются в канале Логово Дата-Инженера.

О курсе

Практический курс по Apache Spark 3.5 на Scala для дата-инженеров: от архитектуры Spark и DataFrame API до Spark SQL, shuffle, join, Structured Streaming, оптимизации и итогового ETL-проекта.

Начальные требования

Базовое знание Scala, понимание коллекций, функций и sbt. Желателен опыт с SQL и общими задачами обработки данных.

Преподаватели курса

Нагрузка

90-130 часов

Расскажите о курсе друзьям