Analisis Data Besar dengan PySpark dan Python

Ketika kumpulan data menjadi terlalu besar untuk diproses oleh satu mesin, alat analisis data tradisional akan mengalami keterbatasan. Belajar cara memproses dan menganalisis kumpulan data besar dengan efisien adalah salah satu keterampilan yang paling berharga dalam rekayasa data dan ilmu data modern. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari konsep dasar komputasi terdistribusi hingga membangun pipa data yang kuat dan dapat disesuaikan. Anda akan mendapatkan kepercayaan diri untuk memanipulasi data skala besar, mengoptimalkan kinerja query, dan menyiapkan dataset besar untuk analisis canggih dan machine learning. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti dari komputasi terdistribusi dan mesin eksekusi Spark. - Menguasai API PySpark DataFrame untuk membersihkan, menyaring, dan mengumpulkan dataset besar. - Membangun pipa rekayasa data yang dapat disesuaikan yang terintegrasi dengan format data lakehouse modern. - Terapkan algoritma pembelajaran mesin pada skala menggunakan pustaka PySpark MLlib. - Konfigurasi streaming terstruktur untuk memproses dan menganalisis data feed waktu nyata. - Tulis kode PySpark yang dioptimalkan menggunakan praktik terbaik modern untuk partisi, caching, dan serialisasi. Anda akan mulai dengan belajar konsep dasar sistem terdistribusi dan terminologi dasar sebelum beralih ke manipulasi data praktis, streaming terstruktur, dan aliran kerja pembelajaran mesin yang dapat disesuaikan. Kursus ini dirancang untuk pemula yang baru mengenal teknologi big data. Keterampilan dasar pemrograman Python dan SQL direkomendasikan untuk mendapatkan manfaat maksimal dari materi ini. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan komputasi terdistribusi dengan PySpark.