Databricks und PySpark für Data Engineering und Machine Learning

Moderne Unternehmen sind auf riesige Datensätze angewiesen, um Entscheidungen zu treffen. Dazu sind spezialisierte Tools erforderlich, um Informationen im großen Maßstab zu verarbeiten. Databricks bietet eine einheitliche Umgebung, die die Lücke zwischen Data Engineering, Data Science und Business Analytics schließt. Dieser Kurs bietet einen umfassenden Weg, um zu verstehen, wie Big Data mit einer der branchenführenden einheitlichen Plattformen verwaltet, transformiert und analysiert werden.Sie werden von grundlegenden Konzepten zum Aufbau produktionsreifer Pipelines und zur Implementierung fortschrittlicher analytischer Modelle übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Databricks Lakehouse-Architektur und die Arbeitsbereichsumgebung - Wenden Sie PySpark DataFrames für eine effiziente Datenmanipulation und -transformation an - Implementieren Sie Delta Lake, um Datenzuverlässigkeit und hohe Leistung zu gewährleisten - Erstellen Sie Echtzeit-Verarbeitungspipelines mit Spark Structured Streaming - Entwickeln Sie Workflows für maschinelles Lernen mit Spark MLlib und Experiment-Tracking - Konfigurieren Sie die Grundlagen der Datenverwaltung, um den sicheren Zugriff auf Informationen zu verwalten Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und den Prinzipien des verteilten Computings von Spark. Anschließend werden praktische Datentechnikmuster und erweiterte Analyseszenarien behandelt. Sie lesen detaillierte Erläuterungen zur Medallion-Architektur und erfahren, wie Sie Workloads für die Cloud optimieren. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger und angehenden Datenprofis, die eine solide Grundlage in Big Data-Technologien aufbauen möchten, ohne dass Vorkenntnisse mit Databricks erforderlich sind. Bauen Sie Ihre Big Data-Kompetenz mit diesen detaillierten schriftlichen Lektionen auf.