Apache Spark 3 и разработка больших данных с Scala
Создайте приложения с распределенными данными с помощью DataFrames, Spark SQL и RDD, овладев основами обработки больших данных с помощья Scala.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Современные требования к данным требуют инструментов, которые могут обрабатывать массивы данных в распределенных кластерах со скоростью и надежностью. Этот курс предоставляет четкий путь для программистов к переходу в инженерию больших данных, овладев основными компонентами экосистемы Spark. Вы перейдете от понимания основных структур данных к созданию сложных, распределённых конвейеров обработки, которые способны обрабатываться терабайтами информации.
К концу этого курса у вас будет прочная ментальная модель того, как работают распределенные системы, и практические навыки написания готового к производству кода Scala для задач, требующих больших объемов данных. Вы сможете находить компромиссы между различными API Spark и внедрять оптимизации, которые обеспечат эффективную работу ваших приложений в масштабе.
Что вы узнаете:
- Понимание архитектуры Spark и того, как она управляет распределенными вычислениями в кластере.
- Эффективно обрабатывать структурированные данные с использованием выразительного Spark SQL и DataFrame API.
- Применять тип-безопасные преобразования данных с Datasets для надежной и поддерживаемой разработки приложений.
- Управление низкоуровневыми абстракциями данных и пользовательской логикой с использованием устойчивых распределенных наборов данных (RDD).
- Оптимизация производительности приложений с использованием современных методов, таких как адаптивное выполнение запросов и эффективное тасование.
- Внедрять сложные стратегии фильтрации, агрегирования и объединения данных для крупномасштабных наборов данных.
- Практика отладки и мониторинга распределенных приложений для обеспечения целостности данных и производительности.
Курс начинается с основных определений распределенных вычислений и внутренних компонентов Spark, а затем переходит к обработке структурированных данных и оптимизации низкого уровня. Каждый модуль посвящен чтению и анализу реализаций кода, чтобы вы могли применять эти концепции к реальным сценариям.
Этот курс предназначен для разработчиков, которые имеют базовое понимание Scala и хотят войти в мир больших данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Spark или распределенными системами.
Начните создавать высокопроизводительные решения для обработки данных с помощью Spark и Scala уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Подготовка к практическому экзамену Big Data Analysis Engineer с использованием Python
Сертификат
Практика
₴700.00
→
🎓 С сертификатом
Сбор данных с помощью Python: получение и обработка данных API.
Сертификат
Практика
₴700.00
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Предварительная обработка и очистка данных на основе ИИ
Сертификат
Практика
₴700.00
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Анализ больших данных с помощью PySpark и Python
Сертификат
Практика
₴700.00
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство