Ingénierie des données avec Apache Spark sur Azure Databricks

Les organisations sont inondées de quantités massives de données, et la capacité de traiter ces informations efficacement est l'une des compétences les plus demandées dans la technologie aujourd'hui. Ce cours vous présente les fondamentaux de l'ingénierie des big data utilisant Apache Spark sur la plateforme Azure Databricks. Vous passerez de la compréhension des concepts de base du big data à la construction et à la gestion de pipelines de données basés sur le cloud. Grâce à des explications écrites claires et des exemples de code structurés, vous apprendrez à écrire des requêtes Spark, à traiter des données en streaming, à implémenter des architectures modernes Delta Lake et à vous préparer pour des entretiens techniques réels. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale d'Apache Spark et comment elle s'intègre à Azure Databricks. - Charger, nettoyer et transformer des ensembles de données à grande échelle en utilisant Spark SQL et DataFrames. - Configurer et gérer des clusters Spark dans l'environnement cloud. - Implémenter le streaming structuré pour traiter les flux de données en temps réel. - Appliquer les principes de Delta Lake pour construire des lacs de données fiables et transactionnels. - S'entraîner à résoudre des questions d'entretien technique courantes liées à Spark et à l'ingénierie des big data. Le cours commence par la terminologie essentielle du big data et la configuration des clusters cloud avant de passer aux techniques de manipulation des données, de streaming et d'optimisation. Vous travaillerez à travers des guides écrits, des explications architecturales et des extraits de code pratiques conçus pour développer vos compétences étape par étape. Ce cours est conçu pour les débutants en big data, les aspirants ingénieurs de données et les analystes qui souhaitent passer au traitement des données basé sur le cloud. Aucune expérience préalable avec Apache Spark ou Azure n'est requise. Commencez votre parcours dans l'ingénierie des données cloud aujourd'hui.