Ilmu Data dengan Spark dan Python

Seiring dengan pertumbuhan data, alat-alat analisis tradisional sering kali kesulitan untuk mengikuti permintaan pemrosesan ilmu data modern. Transisi ke komputasi terdistribusi sangat penting bagi para profesional yang ingin menangani informasi dalam skala besar. Kursus ini menyediakan jalur yang jelas dari manipulasi data dasar untuk membangun pipa yang kuat dan terdistribusi menggunakan Spark dan Python. Anda akan beralih dari skrip data lokal ke aplikasi skala yang dapat menangani miliaran baris. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat mengubah, menganalisis, dan memodelkan data skala besar menggunakan alat dan teknik standar industri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti Spark dan dasar-dasar komputasi terdistribusi - Proses dataset skala besar menggunakan DataFrames dan Spark SQL untuk analisis yang efisien - Implementasi algoritma machine learning dan sistem rekomendasi menggunakan MLlib - Praktik transformasi data kompleks menggunakan RDD, peta, filter, dan mengurangi operasi - Terapkan pola data modern termasuk streaming terstruktur untuk pemrosesan waktu nyata - Analisa data yang saling terhubung menggunakan pengolahan grafik dan GraphFrames - Konfigurasikan lingkungan Spark dan mengoptimalkan kinerja untuk kode siap produksi Kursus ini dimulai dengan terminologi dan konsep dasar sebelum beralih ke manipulasi data praktis. Anda akan berkembang melalui penjelasan tertulis dan contoh kode yang mencakup segala sesuatu dari pembersihan data dasar hingga aliran kerja pembelajaran mesin tingkat lanjut dan pemrosesan aliran. Kursus ini dirancang untuk pemula di ruang data besar dan pengguna Python yang ingin memperbesar kemampuan analitis mereka. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Spark atau sistem terdistribusi. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai alat yang menggerakkan ilmu data modern.