Основы Apache Spark для обработки данных и машинного обучения

Объем данных растет быстрее, чем когда-либо, и традиционные инструменты часто не в состоянии обрабатывать их в масштабе. Apache Spark предоставляет платформу, необходимую для работы с массивными наборами данных как для инженерного, так и для предсказательного моделирования. Этот курс поможет вам освоить основы распределенных вычислений и внедрить рабочие процессы с реальными данными. Вы получите четкое представление о том, как преобразовать необработанные данные в полезные сведения с помощью стандартных компонентов Spark. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры Apache Spark и распределенной обработки данных - Выполнять операции по извлечению, преобразованию и загрузке (ETL) на крупных наборах данных - Создание конвейеров машинного обучения с использованием библиотеки Spark MLlib - Реализация Spark Structured Streaming для обработки данных в реальном времени - Применение современных моделей данных, таких как Delta Lake, для надежного хранения данных - Практика очистки данных и инженерии особенностей для масштабируемых моделей машинного обучения Курс начинается с основных понятий и терминологии, а затем переходит к практическим приложениям Spark SQL, потоковому и машинному обучению. Вы будете работать с письменными объяснениями и упражнениями по коду, предназначенными для имитации профессиональных задач по инженерии данных. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся наукой или инженерией данных; не требуется предыдущий опыт работы со Spark. Начните создавать масштабируемые решения для данных с помощью Apache Spark сегодня.