Databricks et PySpark pour l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique

Les organisations modernes s'appuient sur des ensembles de données massifs pour orienter la prise de décision, ce qui nécessite des outils spécialisés pour traiter l'information à grande échelle. Databricks fournit un environnement unifié qui comble le fossé entre l'ingénierie des données, la science des données et l'analyse commerciale. Ce cours offre un parcours complet pour comprendre comment gérer, transformer et analyser le big data en utilisant l'une des plateformes unifiées leaders de l'industrie. Vous passerez des concepts fondamentaux à la construction de pipelines prêts pour la production et à la mise en œuvre de modèles analytiques avancés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture Databricks Lakehouse et l'environnement de l'espace de travail - Appliquer les DataFrames PySpark pour une manipulation et une transformation efficaces des données - Mettre en œuvre Delta Lake pour garantir la fiabilité des données et des performances élevées - Construire des pipelines de traitement en temps réel à l'aide de Spark Structured Streaming - Développer des flux de travail d'apprentissage automatique à l'aide de Spark MLlib et du suivi des expériences - Configurer les fondamentaux de la gouvernance des données pour gérer l'accès sécurisé aux informations Le cours commence par la terminologie de base et les principes de calcul distribué de Spark avant de progresser vers des modèles pratiques d'ingénierie des données et des scénarios d'analyse avancée. Vous lirez des explications détaillées de l'architecture médaillon et apprendrez à optimiser les charges de travail pour le cloud. Ce cours est conçu pour les débutants et les professionnels des données en herbe qui souhaitent acquérir une base solide dans les technologies du big data. Aucune expérience préalable avec Databricks n'est requise. Commencez à développer votre expertise en big data grâce à ces leçons écrites détaillées.