Databricks и PySpark для обработки данных и машинного обучения

Современные организации полагаются на массивы данных для принятия решений, требуя специализированных инструментов для обработки информации в масштабе. Databricks обеспечивает единую среду, которая ликвидирует разрыв между инженерии данных, науки данных и бизнес-аналитики. Этот курс предоставляет всеобъемлющий путь к пониманию того, как управлять, преобразовывать и анализировать большие данные с помощью одной из ведущих унифицированных платформ в отрасли. Вы перейдете от фундаментальных концепций к созданию готовых к производству трубопроводов и внедрению передовых аналитических моделей. Что вы узнаете: - Понимание архитектуры Databricks Lakehouse и рабочей среды - Примените PySpark DataFrames для эффективного манипулирования данными и преобразования - Внедрение системы " Delta Lake &quot, обеспечивающей надежность данных и высокую производительность - Создание конвейеров обработки в реальном времени с использованием Spark Structured Streaming - Разработайте рабочие процессы машинного обучения с использованием Spark MLlib и отслеживания экспериментов - Настройка основ управления данными для управления безопасным доступом к информации Курс начинается с основной терминологии и принципов распределенных вычислений Spark, а затем переходит к практическим шаблонам инженерии данных и сценариям продвинутого анализа. Вы прочитываете подробные объяснения архитектуры медальона и узнаете, как оптимизировать рабочие нагрузки для облака. Этот курс предназначен для начинающих и начинающих специалистов по данным, которые хотят построить прочный фундамент в технологиях больших данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks. Начните накапливать опыт работы с большими данными с помощью этих подробных письменных уроков.