Практическое обучение PySpark: от основ до DataFrames

Боретесь с наборами данных, которые слишком велики для традиционных инструментов? Этот курс является отправной точкой для использования мощности распределенных вычислений с PySpark, библиотекой Python для Spark. Вы создадите прочную основу в обработке больших данных, научившись писать чистый, эффективный и масштабируемый код преобразования данных. К концу курса вы сможете уверенно решать общие задачи по обработке данных и готовить данные для анализа в масштабе. Что вы узнаете: - Понять основные концепции распределенных вычислений и архитектуры Spark. - Эффективно обрабатывать и манипулировать структурированными данными с помощью PySpark DataFrame API. - Запрос данных с помощью Spark SQL для мощного и знакомого анализа. - Применять общие преобразования и действия для очистки, агрегирования и объединения наборов данных. - Узнайте, как читать и записывать в стандартные форматы данных, такие как CSV, JSON и Parquet. - Структурировать и запускать свои первые автономные приложения PySpark. - Изучите основные устойчивые распределенные наборы данных (RDD), чтобы понять основную механику Spark. Программа начинается с изучения ключевой терминологии и основ экосистемы Spark. Затем вы пройдете практические письменные упражнения, посвященные DataFrames и Spark SQL, чтобы приобрести практические навыки. Этот курс предназначен для начинающих с некоторым опытом Python. Не требуется предварительного знания Spark или распределенных вычислений. Начните свой путь в обработке больших данных сегодня.