docs(course): integrate Spark setup into the module flow

docs/course_prd.md

@@ -50,12 +50,11 @@
 
 1. Понимает различие между `storage`, `catalog` и `compute`, и может объяснить роль `MinIO`, `PostgreSQL`, `Spark` и `Trino` в этом стенде.
 2. Умеет поднять локальный стенд, проверить его базовую работоспособность и использовать логи/веб-интерфейсы для первичной диагностики проблем.
-3. Умеет загрузить raw-данные, прочитать их в `Spark`, проверить схему и подготовить данные к дальнейшей обработке.
+3. Умеет настроить Spark-сессию для кластера, объяснить происхождение настроек и повторить подключение в новом ядре; загрузить raw-данные, прочитать их и проверить схему.
 4. Умеет создать и заполнить `Iceberg`-таблицу как основной табличный формат курса.
 5. Умеет реализовать простой поток `raw -> bronze -> silver` с базовыми трансформациями и сохранением воспроизводимости шагов.
 6. Умеет читать одну и ту же таблицу из `Spark` и `Trino` и понимает, почему это возможно без копирования данных.
 7. Умеет выполнить базовые безопасные операции с таблицей: изменение схемы, просмотр snapshot-ов, чтение предыдущего состояния, базовый `compaction` и `vacuum`.
-8. Умеет создать `SparkSession` для кластера с подготовленным каталогом, проверить фактические настройки и объяснить, какие из них можно изменить в работающей сессии, а для каких нужен новый запуск.
 
 Трассировка этих outcomes на модули и checkpoints фиксируется в [course_program.md](./course_program.md).
 
@@ -91,8 +90,7 @@
 * один основной табличный формат: `Iceberg`;
 * работа с raw-данными;
 * построение слоев `bronze` и `silver`;
-* чтение и запись через `Spark`;
-* обязательная практика базовой настройки `SparkSession` в начале модуля 3: источники конфигурации, подключение к кластеру, проверка Iceberg/MinIO и жизненный цикл сессии;
+* базовая настройка сессии, чтение и запись через `Spark`;
 * чтение через `Trino`;
 * базовое schema evolution;
 * snapshot/time travel на прикладном уровне;
@@ -149,7 +147,6 @@
 Это целевые ориентиры курса, но не blocking acceptance criteria для материалов.
 
 1. Студент проходит курс за `~12-15 часов` вдумчивой работы.
-   Практика настройки сессии в модуле 3 рассчитана на 20–30 минут внутри этого диапазона. Это предварительная оценка: машинный прогон не измеряет время самостоятельной работы студента.
 2. Студент после курса способен безопасно выполнить базовые операции в Lakehouse-стенде без постоянной внешней помощи.
 3. Студент может внятно объяснить ключевые архитектурные принципы Lakehouse на уровне junior/middle interview readiness.
 
@@ -158,8 +155,7 @@
 1. В составе курса есть стартовая документация до первого ноутбука, включая prerequisites, запуск стенда, вход в `Jupyter` и получение учебного data bundle.
 2. Студент проходит обязательные `checkpoints` по урокам.
 3. Студент самостоятельно выполняет набор практик на одном датасете, включая:
-   * создание Spark-сессии по шаблону и проверку подключения на отдельной маленькой Iceberg-таблице;
-   * загрузку raw-данных;
+   * подключение к Spark и загрузку raw-данных;
    * построение `bronze`;
    * построение `silver`;
    * создание/чтение `Iceberg`-таблицы;