Dasar-Dasar Data Besar dengan Python dan PySpark

Big Data memerlukan alat khusus untuk menangani volume informasi yang besar yang tidak dapat dikelola oleh perangkat lunak standar. PySpark menyediakan link penting antara alat-alat ilmu data Python yang akrab dan kekuatan komputasi terdistribusi. Pada akhir kursus ini, Anda akan mahir dalam mendirikan lingkungan pemrosesan data, memanipulasi dataset besar menggunakan pustaka analisis data Python, dan menerapkan PySpark untuk melakukan transformasi skalabel, analisis, dan tugas dasar pembelajaran mesin pada cluster terdistribusi. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti konsep dasar komputasi terdistribusi dan arsitektur Apache Spark. * Menguasai struktur data inti Python dan menggunakan pustaka pandas untuk manipulasi data lokal yang efisien. * Terapkan PySpark DataFrames dan Spark SQL untuk membaca, membersihkan, dan mengubah dataset struktural besar. * Konfigurasi lingkungan virtual dasar dan mengelola ketergantungan untuk proyek ilmu data skalabel. * Praktik transformasi data umum, agregasi, bergabung, dan teknik optimasi query di PySpark. * Belajar bagaimana melakukan dasar streaming data ingestion dan menerapkan model machine learning menggunakan MLlib. Kursus ini dimulai dengan dasar yang kuat dalam penanganan data Python dan pengaturan lingkungan sebelum memperkenalkan konsep inti pemrosesan terdistribusi. Kami kemudian beralih ke aplikasi praktis menggunakan PySpark DataFrames, berfokus pada manipulasi dan analisis data skalabel, yang berpuncak pada pengenalan alat streaming dan machine learning. Kursus ini dirancang untuk pemula yang tertarik dalam rekayasa data, ilmu data, atau analisis data yang perlu bekerja dengan dataset besar. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan Spark atau sistem terdistribusi yang diperlukan. Mulai membangun keahlian Anda dalam pengolahan data skalabel hari ini.