Spark ve Python ile Veri Bilimi

Veri büyüdükçe, geleneksel analiz araçları çoğu zaman modern veri biliminin işleme talepleriyle ayakta kalmak için mücadele ediyor.Dağıtılmış hesaplamaya geçiş, bilgiyi ölçeklendirmek isteyen her profesyonel için şarttır. Bu kurs, temel veri manipülasyonundan Spark ve Python kullanarak sağlam, dağıtılmış boru hatları inşa etmeye kadar net bir yol sağlar. Yerel veri dosyalarından milyarlarca satıra sahip ölçeklenebilir uygulamalara geçeceksiniz. Bu dersin sonunda, endüstri standart araçları ve teknikleri kullanarak büyük ölçekli verileri dönüştüre, analiz ede ve modelleyebilme yeteneğine sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: - Spark'ın çekirdek mimarisini ve dağıtılmış hesaplamanın temellerini anlamak - Verimli analiz için DataFrames ve Spark SQL kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini işleyin - MLlib kullanarak makine öğrenimi algoritmaları ve tavsiye sistemleri uygula - RDD'leri kullanarak karmaşık veri dönüşümlerini, harita, filtre ve azaltma işlemlerini uygulayın - Gerçek zamanlı işlem için yapılandırılmış akışı da dahil olmak üzere modern veri paternlerini uygulayın - Grafik işleme ve GraphFrames kullanarak birbirine bağlı verileri analiz edin - Spark çevrelerini yapılandır ve üretim hazır kodu için performansı optimizasyon Ders, pratik veri manipülasyonuna geçmeden önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Basit veri temizliğinden gelişmiş makine öğrenimi iş akışlarına ve akış işlemelerine kadar her şeyi kapsayan yazılı açıklamalar ve kod örnekleri yoluyla ilerleyeceksiniz. Bu ders, büyük veri alanında yeni başlayanlar ve analitik becerilerini ölçeklendirmek isteyen Python kullanıcıları için tasarlanmıştır. Spark veya dağıtılmış sistemlerle önceden tecrübe gerekmez. Modern veri bilimini güçlendiren araçları öğrenmek için bugün okumaya başlayın.