Data Engineering mit PySpark und Dataproc auf der Cloud-Plattform

Da Unternehmen riesige Datenmengen generieren, ist die Fähigkeit, diese Informationen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, eine sehr gefragte Fähigheid.Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch die Grundlagen des verteilten Rechnens mit PySpark und einer verwalteten Cloud-Infrastruktur. Sie lernen, wie Sie Big Data-Konzepte verstehen und robuste Datenpipelines entwerfen, optimieren und bereitstellen.Mit klaren schriftlichen Erläuterungen, praktischen Code-Snippets und Szenarien aus der Praxis lernen Sie, wie man skalierbare Batch- und Echtzeit-Streaming-Jobs auf der Cloud Platform ausführt. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des verteilten Computings, die Spark-Architektur und die grundlegenden PySpark DataFrame-APIs. - Konfigurieren und verwalten Sie Spark-Cluster mit Dataproc auf der Cloud Platform. - Erstellen Sie skalierbare Batchverarbeitungspipelines mit SparkSQL und modernen DataFrame-Transformationen. - Implementieren Sie die Echtzeit-Datenverarbeitung mit Spark Structured Streaming und Cloud Messaging-Integration. - Wenden Sie moderne Datentechnikpraktiken an, einschließlich PySpark-Typhinweis- und Leistungsoptimierungstechniken. - Entwerfen Sie eine Pipeline für ein Empfehlungssystem für maschinelles Lernen mit Spark MLlib. Dieser Kurs beginnt mit der grundlegenden Big-Data-Terminologie und der Spark-Architektur. Anschließend werden praktische DataFrame-Vorgänge vorgestellt. Anschliessend werden Sie reale Pipelines auf Dataproc bereitstellen und mit Streaming-Mustern und professionellen Data-Engineering-Interview-Strategien abschließen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Analysten und Entwickler, die die Verarbeitung großer Daten von Grund auf erlernen möchten.Es sind keine Vorkenntnisse mit Spark oder Cloud-Plattformen erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen für modernes Cloud-Data-Engineering zu schaffen.