Углубленный курс «Разработчик Spark»: обработка больших данных с Apache Spark - ОТУС
2026-03-10 02:50 Diff

Чтобы понять язык, надо пообщаться с носителем языка. Этот курс помог войти в язык scala и более осознанно применять его на практике. В github много практических задач, можно посмотреть "как это работает". Преподаватели были всегда на связи.

Курс мне достаточно понравился. Вся информация актуальная и преподносят ее корректно. Курс помог мне укрепить свои знания в Spark и приобрести некоторые новые знания)

Курс хороший, позволяет систематизировать знания, дает хорошую базу для создания своего окружения, позволяет погружаться в некоторые практические проблемы работы DataFrame API. Одна из самых полезных тем на курсе - Оптимизация Спарк приложений. Понравился формат - мало кто сохранил живые вебинары. Больше всего понравилась практика Андреем Чучаловым. Он рассказывал техники с которыми часто сталкиваемся по работе, знания полученные на курсе актуальны и полезны в моей профессиональной сфере. Курс будет интересен профессионалам с опытом работы полгода-год или опытным разработчикам, желающим перейти на Spark Scala. Большинство моих коллег уже прошли этот курс.

До обучения в OTUS я работал в Сбере в в позиции middle Java developer. Решил пройти обучение на курсе Spark Developer так, как понравилась программа и данный фреймворк планируем использовать в своих рабочих проектах. Хочу выделить удобный личный кабинет на сайте, понравился формат сдачи ДЗ. В личном кабинете предусмотрен отдельный чат с преподавателем для сдачи каждого задания. На курсе хорошая подача материала. Обучение дает возможность показывать лучшие результаты на работе и тем самым расти в должностях и зп.

Евгений Морозов

07.06.2024

Остался весьма доволен курсом Spark Developer. Наличие некоторого опыта работы со Spark сделало прохождение курса ещё более полезным, так как позволило шире трактовать материал. Преподаватели проявили себя как истинные профессионалы в своей области и дали несколько пригодившихся на практике советов прямо по ходу занятий. Особенно полезным показалось выполнение дипломной работы, которую я настоятельно рекомендую защищать всем. Это отличная отработка как технических навыков, так и системного мышления, превосходящая по сложности домашние задания. Хочу дополнительно отметить, что домашние задания проверялись тщательно, снисходительно и с обратной связью, несмотря на то, что их выполнение вовсе не было обязательным. Непосредственно программа курса предлагает широкий спектр тем, охватывая все API фреймворка, но из-за этого некоторые модули получают меньше внимания. Основное внимание уделяется общему пониманию Spark, вместо углубленного изучения узких областей, таких как SparkML или GraphX. В разделе стриминга было бы полезно уделить больше внимания работе с Kafka, чтобы избежать пробелов в знаниях из-за необходимости освоения ещё одного инструмента без хорошего понимания сферы его применения. Гибкость программы относительно выбора языка заслуживает отдельного упоминания: преподаватели не настаивают на использовании только Scala, за исключением тем, посвященных исключительно этому языку программирования, что позволяет студентам выбирать инструменты в соответствии с их предпочтениями. В целом, курс был очень информативным и полезным, я благодарен за полученные знания.

Курс помог понять, что такое Big Data, как с ней работать, изучили основы функционального языка программирования Scala, сравнили различные структуры данных, такие как RDD, DataFrame, DataSet, разобрали популярные в Big Data форматы хранения файлов, познакомились с брокером сообщений Kafka. Понравились компетентные преподаватели, обратная связь и поддержка при возникновении вопросов.

Александр Логвинов

13.03.2023

Курс для меня был полезен, хоть у меня есть опыт работы со Spark и Flink, мне удалось погрузиться более детально в тонкости работы этих платформ, особенно с точки зрения оптимизации. Преподаватели старались дать углубленные знания, особенно хочу особую благодарность передать Вадиму Ополькому за углубленное понимание предмета, важные уточнения именно в продуктовой обработке Spark и очень мощное введение в оптимизацию Flink. Очень понравилось по использовать Spark ML и создать модель, хотелось бы расширить этот раздел, так как сходу было сложно включиться в эту тему. Впечатлили разделы по hive, что это важная часть больших данных, которые я избегал. В целом курс удался для применения в продуктовой разработке и систематизирования знаний. Спасибо!

Положительные моменты. Спасибо преподавателям за лекции, презентации и общение во время занятий. Отдельно хочу выделить прекрасную подготовку к занятиям Монастырева Виталия и Матешук Егора. Понравились домашние задания, удобно, что достаточно поднять контейнер в докере и все окружение готово. Немного критики) Преподаватели не отвечают на сообщения в Slack. Для меня это огромный минус, за который курс не могу порекомендовать коллегам. В начале каждой лекции говорится, что все вопросы задавайте в Slack, по факту, они оставались там без ответа. Обратной связи после лекции не было. По поводу проектной работы. Предложение - либо давать заготовденный список тем, для студентов, у которых отсутствует вдохновение в данные период, либо объявлять гораздо раньше "начинайте думать над темой". Долго времени потратила именно на выбор темы. И на написание самой работы осталось меньше, чем планировала. В целом обстановка была продуктивная. С преподавателями общаться приятно. Организаторы реагировали быстро. Всем спасибо!

Дмитрий Габидуллин

12.02.2021

Записался на данный курс после прохождения Data Engineer с целью закрепить теорию, узнать про новые веяния в направлении. В целом, полностью удовлетворен, несмотря на мелкие шероховатости (переносы лекций и, как мне показалось, не всегда соответствие пройденной темы на лекции и д/з). Хотел бы отметить преподавателя Егора Матешука - всегда отличные, проработанные лекции и интересные домашние работы!

Максим Боровинский

11.02.2021

Курсом на данный момент доволен. Были небольшие заминки с задержкой ДЗ, переносом занятий, но это всё незначительно и никак не повлияло на качество обучения.