Datentechnik mit Apache Spark auf Azure Databricks

Unternehmen werden mit riesigen Datenmengen überschwemmt. Die Fähigkeit, diese Informationen effizient zu verarbeiten, ist heute eine der gefragtesten Fähigheden in der Technologie. Dieser Kurs führt Sie in die Grundlagen des Big Data Engineerings mit Apache Spark auf der Azure Databricks-Plattform ein. Sie lernen, wie Sie Big Data-Konzepte verstehen, Cloud-basierte Datenpipelines erstellen und verwalten, Spark-Abfragen schreiben, Streaming-Daten verarbeiten, moderne Delta Lake-Architekturen implementieren und sich auf technische Interviews vorbereiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Apache Spark und wie sie in Azure Databricks integriert ist. - Laden, Bereinigen und Transformieren großer Datensätze mit Spark SQL und DataFrames. - Konfigurieren und verwalten Sie Spark-Cluster in der Cloud-Umgebung. - Implementieren Sie strukturiertes Streaming, um Echtzeit-Datenfeeds zu verarbeiten. - Wenden Sie Delta Lake-Prinzipien an, um zuverlässige und transaktionale Data Lakes zu erstellen. - Üben Sie das Lösen häufiger technischer Interviewfragen zu Spark und Big Data Engineering. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Big-Data-Terminologie und dem Cloud-Cluster-Setup, bevor Sie sich mit Datenmanipulations-, Streaming- und Optimierungstechniken beschäftigen.Sie werden schriftliche Anleitungen, Architekturerklärungen und praktische Code-Snippets durcharbeiten, um Ihre Fähigkeiten Schritt für Schritt aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Bereich Big Data, angehenden Data Engineers und Analysten, die den Übergang zur cloudbasierten Datenverarbeitung planen.Vorkenntnisse mit Apache Spark oder Azure sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Cloud Data Engineering.