В январе 2021 года команда Apache Spark объявила о новом достижении: система обработки данных на базе Spark смогла сортировать 100 терабайт данных всего за 23 минуты на кластере из 207 машин. Это был удивительный прорыв в области обработки больших данных и подтверждение того, что Apache Spark является одной из самых мощных и эффективных систем анализа данных, способной справляться с огромными объемами информации во время выполнения сложных вычислений.
Я и команда Kursfinder изучили более 40 программ обучения и составили список из 10 лучших курсов по Apache Spark. Они затрагивают все ключевые аспекты работы, включая RDD, DataFrame, Spark SQL, и стриминг. Все курсы по Apache Spark доступны в нашем каталоге.
ТОП-4 лучших курсов по Apache Spark в 2025 году
Apache Spark способен обработать большие объемы данных в памяти, что намного быстрее, чем альтернативная обработка с использованием диска. Чтобы разобраться во всех нюансах работы с данным фреймворком следует пойти на курсы apache spark. Курсы- отличный способ сохранить свое время, ведь они содержат структурированную информацию, которая представляет ценность для слушателя и последнему не приходится прорабатывать большие массивы информации по теме.
Онлайн-курсы по Apache Spark
1. Курс Apache Spark | New Professions Lab
Курс подходит для Дата-инженеров, которые имеют опыт в разработке и хотят углубить знания в работе со Спарк и для аналитиков, которые хотят познакомиться ближе с новыми инструментами для анализа больших объемов данных. Курс представляет собой запись видеоуроков от Сергея Гришаева.
- Стоимость: 30 000 рублей
- Длительность: 6 занятий
- Формат обучения: видеоуроки
- Сертификат: есть
Преимущества курса:
- возможность прохождения курса в любое время в комфортном для себя темпе;
- преподавателем на курсе для дата-инженеров и аналитиков является эксперт-практик;
- сертификация при успешном выполнении тестовых заданий;
- видеоматериалы остаются в доступе навсегда.
Недостатки курса:
- отсутствие обратной связи от преподавателя, так как курс включает лишь уроки в записи;
- отсутствие эффективного нетворкинга во время прохождения курса;
- закрепление пройденного материала предполагает исключительно решение тестов.
Программа обучения:
- RDD Dataframes API (особенности загрузки данных в Spark и преобразование их в RDD или датафреймы, совершение операций над ними).
- Spark ML (тренировка модели машинного обучения в Spark и формирование прогнозов с их помощью).
- Spark GraphX (работа с графовыми данными).
- Spark Streaming (работа в режиме near real-time при помощи Spark Streaming).
----------------------------------------------------------
Ознакомиться с полной программой курса
-----------------------------------------------------------
2. Apache Spark и Scala для Дата Инжиниринга | New Professions Lab
Этот онлайн-курс по изучению Apache Spark подходит для тех, кто уже имеет опыт работы с рядом инструментов, в числе которых Java, Python, Scala. Программа курса построена таким образом, что в процессе обучения участники также поработают с Kafka (это распределенный программный брокер сообщений с открытым исходным кодом, который разрабатывается в рамках фонда Apache на Java и Scala языках), Elasticsearch (тиражируемая программная поисковая система на джаве), Cassandra ( она является распределенной системой управления базами данных, которая относится к классу NoSQL-систем и рассчитана на создание высоко масштабируемых хранилищ огромных массивов данных, представленных в виде хэша и отличающихся надежностью), PostgreSQL, HDFS для формирования витрин данных для последующего анализа.
- Стоимость: 69 000 рублей
- Длительность: 6 недель
- Формат обучения: онлайн
- Сертификат: есть
Преимущества курса:
- удобный формат обучения, позволяющий проходить курсы находясь в любой точке страны или даже мира;
- наличие личного кабинета, позволяющего отслеживать прогресс обучения;
- преподавателями курса являются эксперты-практики;
- доступная цена курса;
- выдача сертификатов после окончания курса.
Недостатки курса:
- сертификат выдается только тем, кто успешно выполнил практические задачи.
Программа обучения:
- Hadoop для Spark-пользователя (изучение MapReduce, YARN, Hive, их взаимодействие со Спарк).
- Введение в современный мультипарадигмальный язык программирования Scala (основы функционального программирования).
- Введение в Spark (преимущества фреймворка, основные библиотеки, концепции).
- Мониторинг и оптимизация Spark (работа с фреймворком, чтение и анализ логов Спарк, оптимизация джобов).
- Spark Data Frames (написание запросов, очистка и подготовка данных, джойны и оконные функции, управление схемой данных).
- Spark Structured Streaming (запуск агрегаций и джойнов на потоковых данных, создание кастомного источника данных и синка с использованием DataSource VI API).
-------------------------------------------------------------
Ознакомиться с полной программой курса
--------------------------------------------------------------
3. Практические курсы Apache Spark | МИПО
Данный блок включает не один курс, а целый список курсов, которые позволят разобраться в этом фреймворке с открытым исходным кодом для распределенной пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, которые входят в систему проектов Hadoop. Курсы предназначены для аналитиков, инженеров больших данных, аналитиков Big Data, DataOps. Данные курсы помогут понять особенности потоковой и микро-пакетной обработки данных в режиме near real-time со Spark Streaming, освоить анализу с помощью SparkSQL, изучить алгоритмы обработки информации и многое другое.
- Стоимость: 44 000 рублей (88 000 рублей – Анализ данных с Apache Spark)
- Длительность: 16 часов (32 часа – Анализ данных с Apache Spark)
- Формат обучения: онлайн
- Сертификат: есть
Преимущества курса:
- курсы предполагают отработку практических навыков;
- индивидуальный фидбэк для каждого слушателя;
- наличие сертификации – сертификат приравнивается к повышению квалификации;
- узкая направленность курсов в данном блоке, которая обеспечивает максимально глубокое изучение интересующих слушателя вопросов;
- возможность выбора конкретного направления;
- комфортный формат обучения.
Недостатки курса:
- не обнаружено
Программа обучения:
- Core Spark – основы для разработчиков (архитектура Спарк, основные абстракции, работа с источниками данных, Apache Spark SQL, основы настройки и конфигурирования).
- Потоковая обработка в Apache Spark (введение в потоковую обработку, потоковая обработка в Спарк, совместное использование Batch и Streaming, источники потоковых данных, обеспечение надежности потоковой обработки и Apache Spark).
- Машинное обучение в Apache Spark (введение в машинное обучение, Feature Engineering и подготовка данных, возможности Spark Milib, базовый Workflow и конвейеры, модуль Feature и предоставляемые возможности).
- Графовые алгоритмы в Apache Spark (введение в графовую модель, графовая обработка в Спарк, графовые алгоритмы, Pregel и его применение).
- Анализ данных с Apache Spark (обзор Apache Spark, основные абстракции Apache Spark, знакомство с Data Frames, знакомство со Spark RDD, Apache Spark SQL, работа с источниками данных).
-------------------------------------------------------------
Ознакомиться с полной программой курса
--------------------------------------------------------------
4. Лаборатория Apache Spark Advanced | New Professions Lab
Курс рассчитан для Дата-инженеров, которые хотят лучше разобраться в корневых технологиях в Спарк2. После прохождения курса его слушатели научатся работать с внутренними (подкапотными) структурами Спарк2, писать нативные UDF на internal row, выбирать оптимальные ресурсы для приложения, разрабатывать коннекторы к источникам с помощью стримов и не только. Курсы рекомендованы тем, кто имеет базовые знания Python, разбирается в архитектуре распределенных вычислений с использованием HDFS, YARN, обладает базовыми навыками Linux.
- Стоимость: 65 000 рублей
- Длительность: 4 недели
- Формат обучения: онлайн
- Сертификат: есть
Преимущества курса:
- записи занятий и все учебные материалы остаются у слушателя навсегда;
- отработка практических навыков;
- сопровождение куратора на протяжении всего обучения;
- ценный нетворкинг за счет наличия в группе сеньоров и мидлов;
- доступная стоимость курса для специалистов различного уровня;
- удобный формат обучения.
Недостатки курса:
- не подходит для новичков;
- сертификат выдается только тем, кто успешно выполнил практические задачи.
Программа обучения:
- Антипаттерны в Спарк (использование оконных функций, приводящих к Exchange SinglePartition, обработка null значений в Scala UDF и т.д.).
- Внутренние структуры Spark.
- Разработка коннектора к источнику в DATAFRAME API C DATASOURCE API.
- Использование SCALA UDF в PYSPARK.
- Управление количеством воркеров в YARN.
- Параллельная обработка DF в DATAFRAME API.
------------------------------------------------------------
Ознакомиться с полной программой курса
-------------------------------------------------------------
5. Курс Spark Developer| OTUS.ru
Курс рассчитан на Дата-инженеров, которые хотят познакомиться поближе со Спарк. После прохождения курса его слушатели научатся разрабатывать приложения Спарк и оптимизировать их под потребности заказчика, настраивать мониторинг Спарк-приложений, писать тесты для Spark-приложений. Преподавателями курса являются специалисты из разных областей знаний, в их числе Вадим Заигрин, ведущий эксперт по технологиям Сбербанка, Алексей Бедринцев, разработчик в ООО “Почтовые технологии” и многие другие. Подходит данный курс только для тех, кто имеет опыт написания кода на Java, Scala или Python, имеет базовое представление об SQL и владеет компьютером на базе Linux.
- Стоимость: 67 000 рублей
- Длительность: 4 месяца
- Формат обучения: онлайн
- Сертификат: есть
Преимущества курса:
- удобный формат обучения, позволяющий изучать новую информацию с любой точки мира;
- предоставление преподавателем консультаций по проектам и домашним заданиям;
- выполнение проектной работы для закрепления практических навыков;
- доступная цена на курс;
- курс ведут преподаватели, которые имеют за плечами большой практический опыт, что обеспечивает высокий уровень преподавания и высокую ценность предоставляемой информации;
- сертификация.
Недостатки курса:
- не подходит для новичков.
Программа обучения:
- API (особенности программного интерфейса, который позволяет связывать между собой различные приложения, его методы, классы, библиотеки и функции).
- Источники данных (файлы и их форматы, базы данных, Structured Streaming).
- Промышленное использование (Spark в Hadoop YARN, Спарк в Kubernetes, тестирование приложений Спарк и т.д.).
- Дополнительные возможности (Spark ML, работа с графами, HiveQL).
--------------------------------------------------------------
Ознакомиться с полной программой курса
--------------------------------------------------------------
Бесплатные курсы по Apache Spark
Когда речь идет о такой вещи, как курс для разработчиков Apache Spark, то это вовсе не означает, что на него придется потратить много денег и времени (коммерческие курсы, как правило, не отличаются демократичной стоимостью). На самом деле во всемирной паутине можно найти и бесплатные курсы по Apache Spark, которые позволят вам ближе познакомиться с этим фреймворком и определить для себя необходимость прохождения платных курсов (возможно это направление окажется вам неинтересным, а возможно – слишком сложным для понимания и нецелесообразным в плане траты времени на его освоение). Правда, в случае с бесплатными курсами ситуация осложняется тем, что необходимо обладать высокой самоорганизацией. В то же время потраченные деньги на курс выступают своего рода дополнительной мотивацией, не беря во внимания еще тот факт, что курсы обычно предполагают наличие элемента конкуренции, которая подстегивает к изучению новой информации для себя.
Так или иначе советуем не пренебрегать доступными бесплатными ресурсами и ознакомиться с ними поближе. мы подготовили для вас небольшую подборку полезных ресурсов, которые позволят окунуться в мир Apache Spark.
1. Apache Spark базовое изучение – Udemy
Курс, который позволит вам разобраться с базовыми понятиями Apache Spark. Подходит он как людям которые абсолютно не знакомы с данным фреймворком, так и тем, кто уже слышал о нем. В процессе обучения будут рассмотрены такие темы: Big data, Spark и spark консоль, запуск Spark под Intellij Idea, основы спарка и RDD, трансформации, Cache, чтение и запись файлов, запуск Stand alone mod, jar и web ui, SQL и JSON, JDBC.
Основные характеристики курса:
- отсутствие сертификата по окончанию;
- отсутствие возможности коммуницировать с преподавателем;
- общая продолжительность курса 48 минут;
- дает лишь поверхностные знания о Спарке.
2. Бесплатный митап «Apache Spark за 2 часа — для нетерпеливых» – BD School
Данный митап подходит для разработчиков и инженеров данных. Для его прохождения желательно знать Python, однако это вовсе не обязательное требование. Данное мероприятие предполагает краткое знакомство с Apache Spark и практическую составляющую Structured API.
Основные характеристики курса:
- общая продолжительность курса 2 часа;
- отсутствие сертификата по окончанию.
3. Что такое Apache Spark – YouTube-канал DataLearn
Прохождение данного курса позволит познакомиться с историей Apache Spark, архитектурой, сферой применения фреймворка, основными его компонентами. Также просмотр данного ресурса поможет разобраться с тем, что такое Databricks, как запустить Community Edition Databricks и какие есть еще варианты для бесплатного Spark, что такое переменные и типы данных в Python, методы, функции и библиотеки, также в нем рассмотрены коллекции и классы.
Основные характеристики курса:
- 6 видео, общей продолжительностью чуть более 5,5 часов;
- отсутствие сертификата после окончания;
- возможность прослушать курс в любое комфортное время;
- подходит для новичков.
4. Анализируем данные с помощью фреймворка Spark – YouTube-канал Vk Team
Подсистема обработки Spark используется для ускорения разработки, повышения удобства использования и реализации сложной аналитики. Возможности распределенного вычисления в памяти Spark релевантны итеративным алгоритмам в машинном обучении и графовых вычислениях. Именно этому и посвящен видеоурок.
Основные характеристики курса:
- продолжительность 28 минут;
- отсутствие сертификации.
5. ВВЕДЕНИЕ В PYSPARK И SPARKSQL – YouTube-канал DataLearn
Прослушав вебинар вы узнаете о появлении Apache Spark, его применении в современном стеке дата-инструментов, а также увидеть 2 практических примера – как запустить Spark на своем компьютере и как написать ETL пайплайн. Запись на данный курс позволит не только просматривать видео, но и получить доступ к закрытым материалам канала, а также возможность выполнять домашние задания, отдавать их на проверку и получить сертификат прохождения курса.
Основные характеристики курса:
- продолжительность курса 2 часа 52 минуты;
- наличие сертификации;
- возможность прослушивания материалов курса в любое комфортное для себя время.
Заключение
Сегодня фреймворк Spark является наиболее популярным средством, имеющим открытый код, для решения подобных задач, что позволяет ему быть полезным инструментом для любого разработчика или исследователя-специалиста, который заинтересован в больших данных. Спарк популярен еще и потому, что он поддерживает много языков программирования, в числе которых Python, Java, Scala и R, а также библиотеки для различных задач, начиная от SQL и заканчивая стримингом и машинным обучением. Apache Spark – удобная система разобраться с которой без помощи специалистов довольно непросто именно поэтому курсы apache spark сегодня настолько популярны и востребованы.
Также мы сделали подборки по смежным темам:
Если на странице содержится неактуальная информация или же при описании курсов вы отметили неточности, сообщите нам об этом в комментариях к статье. Также будем признательны за предложения включениях тех или иных, проверенных вами курсов, в подборку.