от 15 990
₽/мес
от 79 990 ₽/курс
Доступна рассрочка
Все курсы
Курсы
PySpark для инженеров и аналитиков данных
Разработчик PySpark — это инженер, который обрабатывает большие объемы данных с помощью распределённых вычислений и строит масштабируемые системы обработки данных.
С нуля до junior
Подходит для начинающих. По окончанию можете устроиться на позицию junior
Диплом
По окончанию курса получите диплом государственного образца
Начать учиться
2 тарифа на выбор
Чем занимается
Кто такой разработчик PySpark
Разработчик PySpark — это инженер, который обрабатывает большие объемы данных с помощью распределённых вычислений и строит масштабируемые системы обработки данных.
Чем занимается
Он разрабатывает PySpark-приложения, обрабатывает данные в кластерах, строит ETL/ELT пайплайны, оптимизирует вычисления и обеспечивает стабильную работу систем обработки данных.
Как помогает бизнесу
Разработчик PySpark позволяет компаниям эффективно работать с большими данными, ускорять аналитику, снижать затраты на обработку информации и принимать решения на основе данных.
Кому подойдет программа
Data Engineers
Которые хотят углубиться в работу с Big Data и распределёнными системами
Аналитикам данных
Чтобы перейти на уровень работы с большими объемами данных
Python-разработчикам
Чтобы освоить PySpark и выйти в Data Engineering
SQL-специалистам
Чтобы масштабировать навыки работы с данными
Специалистам из смежных сфер
Чтобы перейти в Big Data и работать с высоконагруженными системами
Чему вы научитесь
Инструменты
PySpark
Apache Spark
Spark SQL
HDFS
Kafka (базово)
ClickHouse
PostgreSQL
Docker
Pandas API
MLlib
Навыки
Понимание принципов распределённых вычислений
Работа с архитектурой Apache Spark
Навык разработки PySpark-приложений
Работа с RDD, DataFrame и Spark SQL
Оптимизация производительности Spark-приложений
Понимание shuffle, partitioning и execution plan
Работа с потоковыми данными (Structured Streaming)
Создание ETL/ELT пайплайнов
Интеграция с базами данных и внешними системами
Работа с форматами данных (Parquet, Avro, ORC)
Построение ML-моделей в Spark (MLlib)
Отладка и профилирование приложений
Работа с Data Lake и современными подходами хранения данных
Программа курса
Вас ждёт глубокое погружение в PySpark и Big Data с практикой на реальных задачах обработки больших данных
Базовая подготовка
1 месяц
Введение в Apache Spark
Познакомимся с экосистемой Spark и её применением в Big Data-проектах.
Архитектура Spark и распределённые вычисления
Разберём, как устроена распределённая обработка данных и работа кластера.
Установка и запуск PySpark
Подготовим окружение и настроим работу с PySpark.
Первое Spark-приложение
Создадим первое приложение для обработки данных в Spark.
Основные инструменты
1 месяц
Работа с RDD
Изучим базовую структуру данных Spark и принципы распределённых вычислений.
DataFrame и Spark SQL
Научимся работать с DataFrame и выполнять SQL-запросы в Spark.
Типы данных и схемы
Разберём схемы данных и корректную типизацию в PySpark.
Функции и преобразования
Освоим трансформации, агрегации и обработку данных.
Работа с форматами данных
Научимся читать и сохранять данные в CSV, JSON, Parquet и других форматах.
Продвинутый уровень
1 месяц
Оптимизация производительности
Разберём способы ускорения Spark-приложений и снижения нагрузки.
Партиционирование и shuffle
Изучим распределение данных и влияние shuffle на производительность.
JOIN-стратегии
Научимся эффективно объединять большие объёмы данных.
Execution plan и Catalyst Optimizer
Разберём внутреннюю оптимизацию запросов в Spark.
Кэширование и управление ресурсами
Освоим работу с памятью, кэшем и ресурсами кластера.
Профессиональный уровень
1 месяц
Structured Streaming и потоковая обработка
Научимся строить real-time обработку потоковых данных.
Работа с Kafka и потоками данных
Разберём интеграцию Spark с Kafka и потоковыми системами.
MLlib и машинное обучение в Spark
Познакомимся с распределённым ML в экосистеме Spark.
Интеграция с внешними системами (БД, хранилища)
Научимся подключать Spark к базам данных и объектным хранилищам.
Отладка и профилирование приложений
Освоим поиск ошибок и анализ производительности Spark-приложений.
Продвинутые темы
1 месяц
Delta Lake и современные подходы к хранению данных
Разберём современные Lakehouse-подходы и работу с Delta Lake.
Работа со сложными структурами данных
Научимся обрабатывать вложенные структуры и большие JSON-документы.
Best practices и чеклисты PySpark
Изучим production-подходы к разработке и оптимизации PySpark-проектов.
2–3 итоговых проекта для портфолио
50+ уроков
5 месяцев обучения
Тарифы
Standart
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встречи с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
79 990
₽
Хит
Premium
Доступ к материалам бессрочно
Поддержка оператора в организационных вопросах
Чат со студентами
Обновления продукта включены в стоимость
Диплом об окончании курса
Тестовое техническое собеседование
3 персональных встреч с ментором на которых можно разобрать свои ошибки и получить рекомендации
Помощь в составлении резюме и выборе карьерного направления
119 990
₽
Реальные истории наших выпускников
Мария Кузнецова
Преподаватель
Data Engineer
До обучения
Работала в образовании и только начинала интересоваться данными. Было сложно понять, какие знания нужны для входа в профессию.
После
Получила понятную базу по работе с данными и закрепила её на практике. Стало ясно, куда двигаться дальше в Data Engineering.
Дмитрий Орлов
Менеджер по продажам
Data Engineer
До обучения
Работал в продажах и хотел перейти в IT, но не понимал, с чего начать. Опыта в работе с данными почти не было.
После
Разобрался с базовыми инструментами Data Engineering и начал собирать первые проекты. Появилось понимание профессии и дальнейшего пути развития.
Ирина Новикова
Администратор
Junior SQL Engineer
До обучения
Работала администратором и часто имела дело с таблицами и отчётами. Хотела понять, как работать с данными быстрее и точнее.
После
Освоила основы SQL и научилась применять запросы на практике. Теперь увереннее работает с данными и понимает, как развиваться дальше.
Сергей Павлов
Бариста
Junior Python Engineer
До обучения
Работал в общепите и начинал изучать программирование с нуля. Python казался сложным, потому что не было понятной структуры.
После
Разобрался с основами языка и начал писать простые программы. Курс помог сделать первый уверенный шаг к профессии Python-разработчика.
Анна Беляева
HR-специалист
Data Engineer
До обучения
Работала в HR и часто анализировала данные вручную. Хотела научиться работать с ними на более профессиональном уровне.
После
Систематизировала знания и увидела, как современные инструменты применяются в проектах. Полученный опыт помог увереннее двигаться в сторону Data Engineering.
Никита Федоров
Менеджер клиентского сервиса
Data Engineer
До обучения
Работал с клиентами и давно хотел сменить сферу. Не хватало практики и понимания, как выглядят задачи дата-инженера в работе.
После
Попробовал командный формат, проекты и проверку решений. Стало понятно, как применять инструменты в реальных сценариях.
Ольга Морозова
Бухгалтер
Junior Data Engineer
До обучения
Работала с таблицами и отчётами, но не имела опыта в инженерии данных. Хотела перейти от ручной работы к более техническим задачам.
После
Закрепила знания на финальном проекте и лучше поняла реальные процессы в Data Engineering. Появилась уверенность для движения к junior-позиции.
Артём Соколов
Оператор склада
Data Engineer
До обучения
Работал на складе и хотел перейти в более техническую сферу. Теории было недостаточно, хотелось попробовать реальные задачи.
После
Поработал с проектами, похожими на рабочие. Получил практический опыт и материалы для портфолио.
Екатерина Волкова
Маркетолог
DataOps Engineer
До обучения
Работала в маркетинге и пользовалась отчётами, но не понимала, как данные проходят путь от источника до результата. Хотелось глубже разобраться в инструментах.
После
Освоила базовые подходы DataOps и стала лучше понимать инфраструктуру данных. Практические задания помогли связать теорию с рабочими задачами.
Алексей Смирнов
Логист
DataOps Engineer
До обучения
Работал в логистике и часто сталкивался с данными, но не понимал техническую сторону процессов. Хотел разобраться, как всё устроено внутри.
После
Систематизировал знания и понял подходы DataOps. Теперь лучше видит, как автоматизировать и выстраивать процессы с данными.
Гарантии, условия и оплата
Более 6500 обученных студентов на платформе Stepik
Доступ к материалам после завершения обучения
Собственная ЭОС система для комфортного обучения
Можно вернуть 13% от стоимости программы
Формы оплаты на выбор: единоразовая оплата, рассрочка или корпоративное обучение
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать?
Специальных требований нет — главное иметь желание учиться. На протяжении всего курса с вами на связи преподаватели, которым можно задать вопросы в чате. В премиум-тарифах дополнительно предусмотрены видеовстречи с техническим разбором.
Кто будет меня учить?
Обучение проводят преподаватели с многолетним опытом работы в IT. Среди них — кандидаты технических наук, аспиранты и senior data-инженеры с профильным образованием и практическим опытом.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если почувствуете усталость или поймёте, что темп слишком высокий — вы всегда можете сделать паузу. Доступ к курсу остаётся у вас навсегда, и вы сможете продолжить обучение с того же места в любое удобное время.
Как можно оплатить?
Оплатить программу можно прямо на сайте, нажав кнопку «Начать учиться», либо через оператора в чате — вам помогут оформить оплату.
Если не понравится, я смогу вернуть деньги?
Да, вы можете оформить возврат в течение 14 дней с момента покупки, если на момент обращения не пройдена большая часть программы.
Могу ли я оплатить курс за счёт работодателя?
Да, такая возможность есть. Для этого напишите оператору в чате или отправьте на почту info@novadata.ru
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
реквизиты компании и ваше ФИО — мы подготовим необходимые документы.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет — это возврат до 13% от стоимости обучения для налогоплательщиков РФ. Чтобы получить документы для оформления, просто обратитесь в чат на сайте — мы всё подготовим.
Нужна помощь с выбором или остались вопросы?
Поможем подобрать программу с учетом вашего уровня и задач. Или пишите по любым вопросам