Bulut Platformu üzerinde PySpark ve Dataproc ile Veri Mühendisliği

Örgütler büyük miktarda veri ürettikçe, bu bilgileri verimli bir şekilde işleme ve analiz etme yeteneği çok talep edilen bir beceridir. Bu yazılı kurs, PySpark ve yönetilen bulut altyapısı kullanarak dağıtılmış hesaplamanın temellerini size gösterir. Temel büyük veri kavramlarını anlamaktan, sağlam veri boru hatlarını tasarlama, optimizasyon ve dağıtmaya geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar, pratik kod parçaları ve gerçek dünya senaryoları aracılığıyla, Cloud Platform'da ölçeklenebilir parti ve gerçek zamanlı akış işlerini nasıl çalıştıracağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Çekirdek dağıtılmış hesaplama kavramları, Spark mimarisi ve temel PySpark DataFrame API'leri anlayın. - Cloud Platform üzerinde Dataproc kullanarak Spark kümelerini yapılandır ve yönet. - SparkSQL ve modern DataFrame dönüşümlerini kullanarak ölçeklenebilir grup işleme boru hatları oluşturun. - Spark Structured Streaming ve bulut mesajlaşma entegrasyonunu kullanarak gerçek zamanlı veri işlemesini uygulayın. - PySpark tip ipucu ve performans optimizasyon teknikleri de dahil olmak üzere modern veri mühendisliği uygulamalarını uygulayın. - Spark MLlib kullanarak makine öğrenimi tavsiye sistemi boru hattı tasarlayın. Bu kurs, DataFrame operasyonlarına geçmeden önce temel büyük veri terminolojisi ve Spark mimarisi ile başlar. Ardından Dataproc üzerinde gerçek dünya boru hatlarını dağıtmaya ilerleyerek, akış paternleri ve profesyonel veri mühendisliği röportaj stratejileriyle sonuçlanır. Bu kurs, büyük veri işlemesini sıfırdan öğrenmek isteyen umut vadeden veri mühendisi, analist ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python'un temel anlayışı yardımcı olsa da, Spark veya bulut platformları ile önceden tecrübe gerekmez. Modern bulut veri mühendisliği temellerinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.