Практический анализ данных с использованием Python и Spark.

Чувствуете себя перегруженными слишком большими или медленными наборами данных для традиционных инструментов? Узнайте, как использовать возможности распределенных вычислений для эффективной обработки огромных объемов информации с помощью Python и Apache Spark. Этот курс предоставляет практическую, текстовую основу для работы с PySpark, проводя вас от основных концепций до создания и запуска реальных приложений для анализа данных. Вы будете практиковаться в преобразовании необработанных данных, выполнении сложных агрегаций и структурировании кода для масштабируемого выполнения в распределенных системах, используя понятные письменные объяснения и практические упражнения. Что вы узнаете: - Поймете основные концепции архитектуры Spark, включая распределенное выполнение и ленивую оценку. - Освоите современный API DataFrame для эффективной обработки, фильтрации и агрегирования структурированных данных. - Создадите практические конвейеры обработки данных, используя богатый набор преобразований и действий PySpark. - Будете интерактивно запрашивать большие наборы данных, используя мощный механизм Spark SQL. - Изучите основы обработки данных в реальном времени с помощью Structured Streaming от Spark. — Изучите основы архитектуры Lakehouse и концепции транзакционного хранения данных. — Попрактикуйтесь в подготовке и запуске приложений Spark на кластере для масштабируемой производительности. Курс начинается с основной терминологии и фундаментальных принципов Spark, а затем переходит к практическим упражнениям с DataFrames, SQL и потоковой обработкой данных. Вы будете шаг за шагом развивать свои навыки, готовясь к решению сложных задач обработки данных. Этот курс предназначен для начинающих. Предварительный опыт работы с фреймворками для обработки больших данных или распределенными вычислениями не требуется, хотя базовое знакомство с Python будет полезным. Начните свое путешествие в мир анализа больших данных уже сегодня.