Описание
Количество уроков: 31 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 1,15 ГБ
Apache Spark с Databricks — это практический курс, который помогает быстро освоить современные инструменты обработки больших данных. Вы изучите ключевые навыки работы со Spark, Databricks и экосистемой Azure, чтобы эффективно строить аналитические пайплайны, разрабатывать ML‑модели и работать с потоковыми данными.
Что вы изучите на курсе
Материал курса сочетает теорию и практику, позволяя сразу применять знания в реальных сценариях обработки данных.
Основы Apache Spark
• Принципы распределенной обработки данных
• Архитектура Spark и его компоненты
• Создание и выполнение Spark‑заданий
Работа с Databricks
• Создание рабочих пространств и кластеров
• Использование Databricks Notebooks для разработки
• Загрузка, подготовка и исследование данных
Машинное обучение и потоковая обработка
• Запуск ML‑алгоритмов в Spark MLlib
• Разработка конвейеров машинного обучения
• Работа с потоковыми данными с помощью Structured Streaming
Преимущества Azure Databricks
Azure Databricks объединяет мощность Apache Spark с удобством облачных сервисов Microsoft, обеспечивая высокую скорость разработки и масштабируемость.
Продуктивность
Создавайте и запускайте рабочую среду Spark за считанные минуты — без сложной конфигурации и долгой подготовки инфраструктуры.
Масштабируемость
Используйте возможности автоматического масштабирования, чтобы эффективно обрабатывать большие объемы данных и ML‑нагрузки.
Надежность
Интеграция с Azure AD, гибкие ролевые модели и корпоративные соглашения об уровне обслуживания защищают ваши данные и обеспечивают стабильную работу.
Гибкость
Работайте с любыми языками разработки и фреймворками глубокого обучения, создавая мощные решения в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Кому подойдет этот курс
• Аналитикам данных, стремящимся освоить Big Data‑инструменты
• Инженерам данных, работающим с распределенными системами
• Машинным инженерам, которым требуется работа с большими наборами данных
• Разработчикам, желающим перейти в сферу Data Engineering
Результат обучения
После прохождения курса вы сможете уверенно работать с Apache Spark и Azure Databricks, строить масштабируемые аналитические решения и применять машинное обучение для обработки больших данных.

Дмитрий С. –
Работаю аналитиком, использовал курс как быстрый ввод в Azure Databricks перед проектом. Пригодились разделы про автоматическое масштабирование и интеграцию с Azure AD. Материал по Structured Streaming применил почти сразу на тестовом пайплайне. Формат короткий, без воды.
Марина В. –
Есть опыт с Python и немного с pandas, хотела перейти на распределённую обработку. Курс хороший, тема очистки и исследования данных в Databricks раскрыта практично. Замечание одно: на Spark MLlib отведено маловато времени, хотелось бы больше про конвейеры машинного обучения. В целом за три часа получила ясную картину.
Алексей К. –
Я новичок в больших данных, и курс помог разобраться с архитектурой Spark без лишней теории. Особенно понравилось, как показано создание кластера в Databricks и работа с Notebooks — всё по шагам. Structured Streaming пока даётся тяжело, но примеры понятные, буду пересматривать.