Veri Mühendisliği ve Makine Öğrenmesi için Databricks ve PySpark

Çağdaş kuruluşlar karar vermek için devasa veri kümelerine dayanır ve bu da bilgiyi ölçeklendirmek için özel araçlar gerektirir. Databricks, veri mühendisliği, veri bilimi ve iş analizi arasındaki boşluğu kapatan birleşik bir ortam sağlar. Bu kurs, sektörün önde gelen birleşik platformlarından birini kullanarak büyük verileri nasıl yöneteceğinizi, dönüştüreceğinizi ve analiz edeceğinizi anlamaya yönelik kapsamlı bir yol sağlar. Temel kavramlardan üretim hazır boru hatları inşa etmeye ve gelişmiş analitik modelleri uygulamaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Databricks Lakehouse mimarisini ve çalışma alanını anlamak - Verimli veri manipülasyonu ve dönüşümü için PySpark DataFrames uygulayın - Delta Gölü'nü veri güvenilirliği ve yüksek performansı sağlamak için uygulamak - Spark Structured Streaming kullanarak gerçek zamanlı işlem boru hatları oluşturun - Spark MLlib ve deney izleme kullanarak makine öğrenimi çalışma akışlarını geliştirin - Bilgiye güvenli erişimi yönetmek için veri yönetimi temellerini ayarlayın Kurs, pratik veri mühendisliği paternleri ve gelişmiş analiz senaryolarına geçmeden önce çekirdek terminoloji ve Spark'ın dağıtılmış hesaplama ilkeleriyle başlar. madalyon mimarisinin ayrıntılı açıklamalarını okuyacak ve bulut için iş yüklerini nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, büyük veri teknolojilerinde sağlam bir temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar ve umut vadeden veri profesyonelleri için tasarlanmıştır. Databricks ile önceden tecrübe gerekmez. Bu ayrıntılı yazılı dersler aracılığıyla büyük veri uzmanlığınızı inşa etmeye başlayın.