Analisis Data Praktis dengan Python dan Spark

Merasa kewalahan dengan kumpulan data yang terlalu besar atau lambat untuk alat tradisional? Pelajari cara memanfaatkan kekuatan komputasi terdistribusi untuk memproses sejumlah besar informasi secara efisien dengan Python dan Apache Spark. Kursus ini menyediakan dasar praktis berbasis teks dalam PySpark, membimbing Anda dari konsep inti hingga membangun dan menjalankan aplikasi analisis data dunia nyata. Anda akan berlatih mentransformasi data mentah, melakukan agregasi kompleks, dan menyusun kode Anda untuk eksekusi yang terukur pada sistem terdistribusi, semuanya melalui penjelasan tertulis yang jelas dan latihan langsung. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti arsitektur Spark, termasuk eksekusi terdistribusi dan evaluasi tunda (lazy evaluation). - Menguasai API DataFrame modern untuk memanipulasi, memfilter, dan mengagregasi data terstruktur secara efisien. - Membangun pipeline pemrosesan data praktis menggunakan serangkaian transformasi dan aksi PySpark yang kaya. - Mengkueri kumpulan data besar secara interaktif menggunakan mesin Spark SQL yang canggih. - Mempelajari dasar-dasar pemrosesan data real-time dengan Structured Streaming Spark. - Jelajahi dasar-dasar arsitektur Lakehouse dan konsep penyimpanan data transaksional. - Berlatih mempersiapkan dan menjalankan aplikasi Spark pada klaster untuk kinerja yang terukur. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan prinsip-prinsip dasar Spark sebelum berlanjut ke latihan praktis dengan DataFrame, SQL, dan streaming. Anda akan membangun keterampilan Anda langkah demi langkah, mempersiapkan Anda untuk mengatasi tantangan data yang kompleks. Kursus ini dirancang untuk pemula. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan kerangka kerja big data atau komputasi terdistribusi, meskipun pemahaman dasar tentang Python akan bermanfaat. Mulailah perjalanan Anda ke dunia analisis big data hari ini.