Ingénierie des données avec PySpark et Dataproc sur Cloud Platform

Alors que les organisations génèrent des volumes massifs de données, la capacité à traiter et analyser ces informations efficacement est une compétence très recherchée. Ce cours écrit vous guide à travers les fondamentaux du calcul distribué en utilisant PySpark et une infrastructure cloud gérée.Vous passerez de la compréhension des concepts de base du big data à la conception, l'optimisation et le déploiement de pipelines de données robustes. Grâce à des explications écrites claires, des extraits de code pratiques et des scénarios du monde réel, vous maîtriserez comment exécuter des tâches de traitement par lots et de streaming en temps réel évolutives sur Cloud Platform.Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du calcul distribué, l'architecture Spark et les API PySpark DataFrame fondamentales. - Configurer et gérer des clusters Spark en utilisant Dataproc sur Cloud Platform. - Construire des pipelines de traitement par lots évolutifs en utilisant SparkSQL et des transformations DataFrame modernes. - Implémenter le traitement de données en temps réel en utilisant Spark Structured Streaming et l'intégration de la messagerie cloud. - Appliquer des pratiques modernes d'ingénierie des données, y compris le typage PySpark (type hinting) et les techniques d'optimisation des performances. - Concevoir un pipeline de système de recommandation d'apprentissage automatique en utilisant Spark MLlib.Ce cours commence par la terminologie essentielle du big data et l'architecture Spark avant de passer aux opérations pratiques sur DataFrame. Vous progresserez ensuite vers le déploiement de pipelines réels sur Dataproc, pour conclure avec les modèles de streaming et les stratégies d'entretien professionnel en ingénierie des données.Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, analystes et développeurs qui souhaitent apprendre le traitement du big data à partir de zéro. Aucune expérience préalable avec Spark ou les plateformes cloud n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile.Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre base en ingénierie des données cloud moderne.