Podstawy Apache Spark dla inżynierii danych i uczenia maszynowego

Dane rosną szybciej niż kiedykolwiek, a tradycyjne narzędzia często mają trudności z przetwarzaniem ich na skalę.Apache Spark zapewnia ramy potrzebne do obsługi ogromnych zbiorów danych zarówno dla inżynierii, jak i modelowania predykcyjnego. Ten kurs zabierze Cię od podstaw obliczeń rozproszonych do wdrażania rzeczywistych przepływów danych.Zdobędziesz solidne zrozumienie, jak przekształcić surowe dane w praktyczne spostrzeżenia za pomocą standardowych komponentów Spark. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawową architekturą Apache Spark i rozproszonym przetwarzaniem danych - Wykonuj operacje Extract, Transform, Load (ETL) na dużych zbiorach danych - Twórz potoki uczenia maszynowego za pomocą biblioteki Spark MLlib - Zaimplementuj strumieniowanie strukturalne Spark do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym - Zastosuj nowoczesne wzorce danych, takie jak Delta Lake, do niezawodnego przechowywania danych - Ćwicz czyszczenie danych i inżynierię funkcji dla skalowalnych modeli uczenia maszynowego Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć i terminologii, zanim przejdziesz do praktycznych zastosowań Spark SQL, streamingu i uczenia maszynowego. Będziesz pracować poprzez pisemne wyjaśnienia i ćwiczenia kodowe zaprojektowane do symulacji profesjonalnych zadań inżynierii danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących zainteresowanych nauką o danych lub inżynierią; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie ze Sparkiem.