Big Data Analyse mit PySpark und Python

Wenn Datensätze zu groß für eine einzelne Maschine werden, stoßen herkömmliche Datenanalyse-Tools an ihre Grenzen.Die effiziente Verarbeitung und Analyse riesiger Datensets ist eine der wertvollsten Fähigkeiten im modernen Data Engineering und Data Science. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten des verteilten Rechnens zum Aufbau robuster, skalierbarer Datenpipelines.Sie werden das Vertrauen gewinnen, um große Datenmengen zu manipulieren, die Abfrageleistung zu optimieren und massive Datensätze für erweiterte Analysen und maschinelles Lernen vorzubereiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur des verteilten Computings und die Ausführungs-Engine von Spark. - Beherrschen Sie die PySpark DataFrame API, um massive Datensätze zu bereinigen, zu filtern und zu aggregieren. - Erstellen Sie skalierbare Data Engineering-Pipelines, die in moderne Data Lakehouse-Formate integriert sind. - Wenden Sie maschinelle Lernalgorithmen im Maßstab mit der PySpark MLlib-Bibliothek an. - Konfigurieren Sie strukturiertes Streaming, um Echtzeit-Datenfeeds zu verarbeiten und zu analysieren. - Schreiben Sie optimierten PySpark-Code mit modernen Best Practices für Partitionierung, Caching und Serialisierung. Sie lernen zunächst grundlegende Konzepte und grundlegender Terminologie für verteilte Systeme kennen, bevor Sie sich der praktischen Datenmanipulation, dem strukturierten Streaming und skalierbaren Workflows für maschinelles Lernen widmen. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht, die sich noch nicht mit Big Data-Technologien auskennen.Eine Grundkenntnis der Python-Programmierung und SQL wird empfohlen, um das Beste aus dem Material herauszuholen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistung des verteilten Computings mit PySpark zu erschließen.