ТОП-7 курсов Spark в 2023 году: обучение онлайн. Рейтинг, сравнение, стоимость.

1 место. Курс «Spark Developer» — OTUS

https://otus.ru/lessons/spark/

Стоимость: 65 000 ₽

Курс рассчитан на Data инженеров, желающих глубже изучить Spark, а попутно также Hadoop и Hive.

На курсе вы изучите следующие основные темы:

• Hadoop (основные компоненты, дистрибутивы вендоров)
• Архитектура HDFS
• Архитектура YARN
• Форматы данных
• Spark
• Spark Streaming и Flink
• Hive
• Оркестрация, Мониторинг и CI/CD

и т.д.

Научитесь применять все это на практике и закрепите с помощью интересных и сложных домашних заданий и выпускного проекта.

После прохождения курса вы сможете:

• Использовать Hadoop для обработки данных
• Взаимодействовать с его компонентами через консольные клиенты и API
• Работать со слабоструктурированными данными в Hive
• Писать и оптимизировать приложения на Spark
• Писать тесты для Spark-приложений
• Использовать Spark для обработки табличных, потоковых, гео-данных и даже графов
• Настраивать CI и мониторинг Spark-приложений.

Программа обучения:

Модуль 1. Scala

• Тема 1. Основы Scala
• Тема 2. Сборка проектов на Scala

Модуль 2. Hadoop

• Тема 3. Hadoop
• Тема 4. HDFS
• Тема 5. YARN
• Тема 6. Форматы данных

Модуль 3. Spark

• Тема 7. Архитектура приложения Spark
• Тема 8. RDD/Dataframe/Dataset
• Тема 9. Методы оптимизации приложений Spark
• Тема 10. Написание коннекторов для Spark
• Тема 11. Тестирование приложений Spark
• Тема 12. Spark ML

Модуль 4. Streaming

• Тема 13. Kafka
• Тема Spark Streaming
• Тема Structured Streaming
• Тема 16. Flink — часть 1
• Тема 17. Flink — часть 2
• Тема 18. Q&A

Модуль 5. Apache Hive

• Тема 19. Обзор Hive
• Тема 20. HiveQL

Модуль 6. Обслуживающие системы

• Тема 21. Оркестрация процессов обработки данных
• Тема 22. Мониторинг и логирование для Spark-приложений
• Тема 23. CI/CD для Spark и Hive

Модуль 7. Проектная работа

• Тема 24. Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 25. Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 26. Защита проектных работ

Выпускной проект

В качестве выпускного проекта будет построена ETL-система на основе Hadoop, включающая в себя:

• Загрузку данных из источников
• Простой Data Lake на основе этих данных с использованием Hive
• Лямбда-архитектуру для реалтайм-аналитики на основе Spark

После курса Вы:

1. заберете с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям, а также решение задач и проектов в виде кода на github и другие дополнительные материалы;
2. получите сертификат о прохождении курса;
3. получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах (эту возможность получают самые успешные студенты).

2 место. Курс «Анализ данных с Apache Spark» — ООО “УЦ КОММЕРСАНТ”

https://spark-school.ru/courses/apache-spark-data-analyz/

Стоимость: 54 000 ₽

3-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.

Программа курса:

1. Обзор Apache Spark
   Архитектура Обзор компонентов Spark и их назначения
2. Основные абстракции Apache Spark
   Трансформации и действия, Lazy Evaluation
3. Знакомство с Dataframes
   Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe
4. Знакомство со Spark RDD
   Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset
5. Apache Spark SQL

• Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL
• Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
• Spark SQL и Hadoop

6. Работа с источниками данных

• Ввод и вывод в Apache Spark
• Работа с файлами и базами данных

7. Производительность и параллелизм в Apache Spark
   Планы выполнения запроса: логические и физические
8. Конфигурирование Apache Spark
   Принципы конфигурирования и основные настройки
9. Spark Streaming

• Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
• Виды Spark Streams. Особенности исполнения streaming кода
• Checkpoint в Spark Streaming

10. GraphX

• Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
• Представление графов в GraphX. Операции с графами

11. MLLib

• Задачи машинного обучения и проблематика больших данных
• Основные возможности Spark MLLib

12. Обработка слабоструктурированных данных

• Работа с JSON файлами и строками
• Обработка информации, представленной в виде XML.

3 место.Курс «Анализ данных с Apache Spark» — Академия АйТи

https://academyit.ru/courses/SPARK/

Стоимость: 52 000 ₽ — 54 000 ₽

Целевая аудитория:

Специалисты, аналитики данных и разработчики, желающие получить опыт настройки и использования компонентов Apache Spark.

Успешное окончание обучения по программе курса позволит специалистам:

• Использовать Spark Streaming для создания приложений потоковой обработки данных
• Понимать разницу использования различных форматов хранения данных и использования RDD, dataframes и datasets
• Обращаться к данным с использование SQL или Hive QL
• Настраивать и использовать компонент GraphX.

Цель курса:

Совершенствование знаний и навыков, необходимых для анализа данных с помощью Apache Spark.

Расписание:

1. Экосистема Apache Spark — Spark RDD

• Архитектура Spark. Принципы работы Resilent Data Distribution
• Обзор компонентов Spark и их назначения
• Конфигурация Spark из Java. Запуск на одной или нескольких машинах. Запуск поверх hadoop
• Основные классы и базовый workflow — Spark RDD
• Spark core- работа с аккумуляторами и переменными среды

2. Apache Spark SQL

• Расширение базовой системы классов- DataSet и DataFrame
• Получение данных из SQL-источников с помощью Spark SQL
• Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
• Spark SQL и Hadoop
• Планы выполнения. Logical и physical планы. Настройки планов выполнения

3. Spark Streaming

• Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
• Виды Spark Stream-ов. Особенности исполнения streaming кода
• Windows в Spark Streaming
• Кеширование в Spark Streaming
• Checkpoint-ы в Spark Streaming

4. GraphX

• Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
• Представление графов в GraphX. Создание графов
• Операции с графами в GraphX
• Выбор модели распределения графа в GraphX.

Курс «Основы Apache Spark» — Luxoft Training

https://www.luxoft-training.ru/kurs/osnovy_apache_spark.html

Стоимость: 37 000 ₽

Курс дает представление об основах Apache Spark и методах разработки приложений, обрабатывающих данные на его основе. Рассматриваются как базовые возможности Spark (RDD), так и проекты, расширяющие их набор: Spark SQL, Spark Streaming, MLLib, Spark ML, GraphX.

Целевая аудитория:

Разработчики, архитекторы.

Цели:

• Понимать ключевые концепции и архитектуру Spark;
• Разрабатывать программы обработки данных как последовательности преобразований RDD;
• Разрабатывать программы обработки данных на SQL;
• Обрабатывать потоковые данные;
• Использовать готовые алгоритмы машинного обучения и анализа графов;
• Уметь переносить данные между Spark и внешними системами (Kafka, Cassandra).

Разбираемые темы:

1. Основные концепции и архитектура Spark;
2. Программирование с RDD;
3. Использование RDD с парами ключ/значение;
4. Загрузка и сохранение данных;
5. Аккумуляторы и широковешательные переменные;
6. Spark SQL, DataFrames, Datasets;
7. Spark Streaming;
8. Машинное обучение с использованием MLLib и Spark ML;
9. Анализ графов с использованием GraphX.

После окончания курса выдаётся сертификат на бланке Luxoft Training.

Курс «Apache Spark» — bigdataschool

https://www.bigdataschool.ru/apache-spark

Стоимость: 36 000 ₽ — 54 000 ₽

Курсы 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
• 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.

Курсы:

1. Анализ данных с Apache Spark
2. Core Spark — основы для разработчиков
3. Потоковая обработка в Apache Spark
4. Машинное обучение в Apache Spark
5. Графовые алгоритмы в Apache Spark.

Курс «Apache Spark» — НОЧУ ДПО «НЬЮПРОЛАБ»

https://newprolab.com/ru/spark-module

Стоимость: 32 000 ₽

Для кого этот курс?

• Разработчики
  У вас есть опыт программирования, но не хватает знаний и умений в работе с Apache Spark? В этом курсе вы научитесь выполнять ETL-операции над RDD, Dataframes, использовать Spark Streaming.
• Аналитики
  Вы умеете анализировать данные, но требуется знание новых инструментов? Вы научитесь анализировать большие объемы данных при помощи Apache Spark, строить ML-модели в распределенной среде на кластере.
• Менеджеры
  Вы занимаетесь развитием продукта или подразделения? В этом курсе вы получите погружение в Apache Spark, поймете юзкейсы использования этого инструмента, попробовав многие вещи своими руками.

Чему вы научитесь:

В курсе есть четыре составляющих

1. RDD и Dataframes API
   Научитесь загружать данные в Spark и преобразовывать их в RDD или датафреймы, а также совершать операции и трансформации над ними. Узнаете об отличиях этих двух форматов и в каких случаях их стоит использовать, а также про узкие и широкие трансформации, broadcast-переменные и аккумуляторы.
2. Spark ML
   Научитесь тренировать модели машинного обучения в Spark и делать при помощи них прогнозы. Узнаете, как создавать автоматизированные пайплайны в Spark ML из различных трансформаций.
3. Spark GraphX
   Научитесь работать с графовыми данными в Spark при помощи специальной библиотеки GraphX. Узнаете о том, как правильно анализировать данные из соцсетей.
4. Spark Streaming
   Научитесь работать в режиме near real-time при помощи Spark Streaming, подключаясь к Kafka как источнику данных и производя агрегации над ними.

Лабы этого курса

1. Неперсонализированные рек. Системы
   Задача — построить различного рода топы для рекомендации фильмов пользователям, по которым еще нет никаких данных, используя RDD в Apache Spark.
2. Content-based рек. Системы
   Вам нужно будет, рассчитывая похожесть описаний онлайн-курсов, выявить те, которые можно рекомендовать в дополнение пользователям, используя Spark Dataframes.
3. Коллаборативная фильтрация
   Используя матричные разложения, разработать рекомендации, учитывающие жанр, стиль и другие неявные факторы фильма, используя Spark.
4. Гибридная рек. Система
   Соревнование, в котором вам нужно будет добиться наилучшего скора, используя вместе разные алгоритмы рекомендательных систем, в том числе алгоритмы Spark ML.
5. Рекомендации фильмов по телесмотрению
   Используя данные по просмотру телепередач разных пользователей, сделать рекомендации фильмов по подписке с использованием Spark ML.

Курс «Промышленное машинное обучение на Spark» — НИУ ВШЭ

https://cs.hse.ru/dpo/mlforindustry

Стоимость: 30 000 ₽

Курс о настоящем Apache Spark, который базируется на практическом использовании этого инструмента в «боевых условиях» на потоках данных из миллионов транзакций в день. Это практический курс, где вся теория подкреплена практикой. Вы получите комплексные знания о новом инструменте и научитесь его применять.

Чему научитесь:

• Работать с Apache Spark RDD/DataFrame
• Настраивать конфигурационные файлы Apache Spark
• Создавать исследовательские/ML приложения Spark
• Понимать процесс тестирования процесса Apache Spark
• Работать с экосистемой Spark
• Понимать архитектуру Spark

Для кого: 

• Студентов, получающих высшее образование, у которых есть опыт программирования и работы с базами данных, но ещё не применяющих Apache Spark.
• Разработчиков и аналитиков данных с высшим или средним профессиональным образованием.

Программа:

8 недель обучения

1. Как работают и где живут большие данные
   Введение в большие данные. Организация хранения данных и отличие от обычных систем. Map-Reduce и правила работы с большими данными. Обзор экосистемы. SQL поверх больших данных.
2. Погружение в среду Spark. Spark RDD / Spark SQL
   Знакомство со Spark. Сравнение RDD и DataFrame. Реализация методов или расчетов в RDD и в DataFrame. Развитие инструмента: от функционального программирования с RDD до приемлемых и знакомых методов из Pandas в Spark DataFrame.
3. Advanced SQL (+ pandas UDF и др.)
   Усложнение методов аналитики и обработки данных. Трансформации данных и настоящие примеры. Сравнение методов. Разбор каждого метода: где и какой метод можно применять. Инструменты и новые функции (Pandas UDF и др.). Настройки (configuration Spark).
4. Spark ML / Spark TimeSeries
   Машинное обучение на Решение задач по анализу временных рядов.
5. Advanced ML & проверка результатов качества моделей
   Подключение Java библиотек Xgboost и Catboost в Spark. Подготовка Model Quality по результатам обучения модели регрессии и классификации.
6. Spark GraphX / Spark Streaming
   Графовые данные в Spark в библиотеке Анализ социальных сетей. Streаming в Spark. Использование данных из реального времени.
7. Spark Ecosystem (MLFlow, AirFlow, H2O AutoML)
   Интеграция Spark с другими промышленными сервисами. Spark в MLFlow и AirFlow для автоматизации работы. Интеграция Spark в другие библиотеки и продукты (на примере H2O).
8. Spark в архитектуре проекта / Spark CI/CD
   Правильная архитектура Spark и работа с ним. Автоматизация (Continious Integration) процесса разработки и интеграции кода в готовый продукт. Структура Spark проекта и «что можно ещё поменять в Spark» для ускорения или упрощения работы.

Документ при успешном завершении обучения.