PySpark для анализа и обработки данных

Эффективная обработка больших наборов данных требует инструментов, предназначенных для распределенных вычислений, и PySpark является ведущим выбором для рабочих потоков данных Python. Этот курс предоставляет четкое текстовое введение в работу с крупномасштабными данными без предварительного опыта работы в распределённых системах. Вы получите хорошее понимание основных концепций PySpark, научитесь писать чистый, высокопроизводительный код для задач по инженерии данных и науке данных. Что вы узнаете: Понимание основополагающих концепций больших данных, распределенной архитектуры и основ PySPark. Обрабатывайте большие наборы данных с помощью PySpar DataFrames и Spark SQL запросов. Применяйте основные преобразования, действия и принципы ленивой оценки. Оптимизируйте производительность конвейера с помощью эффективного разделения, кэширования и планов выполнения. Изучите современные модели хранилища данных и структурированные концепции потоков. Курс начинается с основных определений, концепций архитектуры кластеров и ключевой терминологии, прежде чем вы пройдете структурированные письменные объяснения и фрагменты кода. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков данных и учащихся науки данных. Нет предыдущего опыта с распределенными вычислениями необходимы. Начните читать сегодня, чтобы построить практические навыки больших данных.