Инженерная обработка данных с помощью Apache Beam и Python Pipelines

В современном ландшафте данных способность эффективно обрабатывать массивы информации является критическим навыком для каждого специалиста по данным. Этот курс предоставляет всеобъемлющее введение в создание унифицированных конвейеров обработки данных, которые остаются переносными между различными движками исполнения. Вы пройдете путь от понимания основных концепций распределенной обработки до создания функциональных конвейеров, которые обрабатывают сложные преобразования данных. К концу этого курса вы сможете создавать надежные рабочие процессы, которые управляют как историческими пакетными данными, так и потоковой информацией в реальном времени. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры Apache Beam и унифицированной модели для пакетных и потоковых данных. - Применять основные преобразования для очистки, фильтрации и агрегирования сложных наборов данных с использованием Python. - Внедрение расширенных функций конвейера, включая боковые входы, боковые выходы и составные преобразования. - Настройка стратегий и триггеров окна для эффективной обработки запоздалых данных в потоках реального времени. - Развертывайте и управляйте масштабируемыми конвейерами с помощью Cloud Dataflow для обработки корпоративного уровня. - Интеграция Beam SQL для выполнения реляционных запросов на распределенных потоках данных. - Практикуются современные основы наблюдаемости данных для мониторинга состояния трубопровода и обеспечения качества данных. Учебный план начинается с базовой терминологии и концепции Beam, а затем переходит к практическому построению конвейера, охватывая все, начиная от основных операций ввода-вывода и заканчивая сложной логикой потоков. Каждый раздел содержит письменные объяснения и примеры на основе кода, чтобы укрепить ваше понимание распределенных вычислений. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, разработчиков программного обеспечения и аналитиков, которые не знакомы с Apache Beam и хотят создать прочный фундамент в оркестрации больших данных. Не требуется предыдущий опыт работы с распределенными системами. Начните создавать масштабируемые решения для обработки данных сегодня, освоив основы Apache Beam.