Technologie / Dane i analityka

Apache Spark dla programistów .NET

Szkolenie koncentruje się na wykorzystaniu Apache Spark w środowisku .NET do przetwarzania dużych zbiorów danych. Program realizowany jest poprzez praktyczne warsztaty, podczas których uczestnicy implementują rozwiązania Big Data z wykorzystaniem .NET for Apache Spark. Zajęcia łączą teorię z praktyką, pozwalając na zrozumienie i zastosowanie technik przetwarzania rozproszonych danych.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Dla programistów .NET pracujących w ekosystemie Microsoft, Apache Spark otwiera możliwość przetwarzania wielkich zbiorów danych bez konieczności zmiany stosu technologicznego. Dzięki .NET for Apache Spark można wykorzystać znajomość C# i frameworka .NET do budowy skalowalnych rozwiązań Big Data, integrując je z Azure i innymi usługami chmurowymi. Szkolenie prowadzi uczestników przez pełny cykl implementacji aplikacji Spark w środowisku .NET, od konfiguracji środowiska deweloperskiego, przez DataFrame API i transformacje danych, po zaawansowane scenariusze analityczne i uczenie maszynowe z ML.NET. Program obejmuje praktyczne warsztaty z przetwarzania strumieniowego, integracji z Azure Data Lake, Cosmos DB oraz Event Hubs, co pozwala budować kompletne rozwiązania analityczne w chmurze. Uczestnicy poznają techniki optymalizacji wydajności specyficzne dla .NET runtime, zarządzanie zasobami w klastrach oraz monitorowanie aplikacji rozproszonych. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne scenariusze użycia, takie jak ETL pipelines, analityka czasu rzeczywistego oraz integracja z systemami enterprise.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT łączymy wiedzę z ekosystemu .NET z ekspertyzą w Big Data, oferując szkolenia prowadzone przez specjalistów z doświadczeniem w obu światach. Nasze warsztaty skupiają się na praktycznych aspektach budowy aplikacji Spark w środowisku .NET, z wykorzystaniem rzeczywistych scenariuszy biznesowych i integracji z Azure. Każdy uczestnik pracuje na dedykowanym środowisku deweloperskim, implementując rozwiązania od prototypu po wdrożenie w klastrze. Trenerzy udostępniają sprawdzone wzorce projektowe, techniki optymalizacji oraz narzędzia debugowania specyficzne dla .NET for Apache Spark. Materiały szkoleniowe obejmują przykładowy kod źródłowy, strategie deployment w Azure oraz checklisty najlepszych praktyk. Po zakończeniu kursu zapewniamy dostęp do repozytorium przykładów oraz wsparcie ekspertów przy implementacji pierwszych projektów Spark w środowisku .NET uczestników.

Korzyści

Uczestnik rozwinie umiejętność projektowania i implementacji rozwiązań Big Data z wykorzystaniem .NET for Apache Spark
Zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym
Opanuje techniki optymalizacji wydajności przetwarzania danych w Apache Spark
Nauczy się integrować rozwiązania Spark z ekosystemem .NET i chmurą Azure
Będzie potrafił implementować zaawansowane scenariusze analityczne i uczenia maszynowego
Rozwinie zdolność monitorowania i debugowania aplikacji rozproszonych

Dla kogo jest to szkolenie?

Programiści .NET zainteresowani Big Data

Architekci rozwiązań analitycznych

Deweloperzy systemów przetwarzania danych

Inżynierowie danych

Analitycy Big Data

Specjaliści ds. uczenia maszynowego

Programiści aplikacji rozproszonych

Architekci systemów skalowalnych

Wymagania wstępne

Praktyczna znajomość języka C#
Doświadczenie w pracy z danymi
Podstawowa znajomość SQL
Rozumienie koncepcji przetwarzania rozproszonego

Program szkolenia

Model programowania rozproszonego

Konfiguracja środowiska
Przetwarzanie danych

Transformacje i akcje
Operacje na zbiorach danych
Optymalizacja zapytań
Zaawansowane funkcje

Spark Streaming
Machine Learning z ML.NET

Wdrażanie i monitorowanie
Klastrowanie i zarządzanie
Monitorowanie wydajności
Debugowanie aplikacji
Optymalizacja zasobów

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu Apache Spark dla programistów .NET zalecamy: Praktyczna znajomość języka C#; Doświadczenie w pracy z danymi; Podstawowa znajomość SQL.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Programiści .NET zainteresowani Big Data; Architekci rozwiązań analitycznych; Deweloperzy systemów przetwarzania danych.

Jak .NET for Apache Spark wypada pod względem wydajności w porównaniu z natywnym Spark w Scali?

.NET for Apache Spark komunikuje się z JVM poprzez most (bridge), co wprowadza dodatkowy narzut serializacji/deserializacji przy UDF (User Defined Functions). Dla operacji DataFrame, które nie wymagają niestandardowych funkcji, wydajność jest porównywalna, ponieważ logika wykonywana jest po stronie JVM. Przy intensywnym użyciu UDF warto rozważyć Arrow-based UDF, które minimalizują koszt transferu danych między procesami .NET i JVM.

Jakie materiały i wsparcie otrzymam po zakończeniu szkolenia?

Uczestnicy otrzymują projekty .NET z przykładami integracji z Apache Spark, w tym przetwarzanie wsadowe i strumieniowe oraz integrację z Azure Synapse. Materiały obejmują również szablony CI/CD do budowania i wdrażania aplikacji .NET for Spark oraz dokumentację konfiguracji środowiska.

Dlaczego warto wybrać szkolenie w EITT?

EITT łączy kompetencje w ekosystemie .NET z wiedzą o Apache Spark, co pozwala na prowadzenie szkoleń idealnie dopasowanych do programistów pracujących w środowisku Microsoft. Nasz zespół ponad 500 ekspertów prowadzi warsztaty potwierdzone certyfikatem ISO 9001. Możemy dostosować scenariusze do Twojej infrastruktury Azure i .NET — skontaktuj się z nami.