Анализ больших данных с помощью PySpark и Python

По мере того как массивы данных становятся слишком большими для одной машины, традиционные инструменты анализа данных достигают своих пределов. Учимся эффективно обрабатывать и анализировать массивны наборы данных - это один из самых ценных навыков в современной инженерии данных и науке данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия распределенных вычислений и создать надежные, масштабируемые конвейеры данных. Вы научитесь работать с крупномасштабными данными, оптимизировать производительность запросов и готовить массивы данных для продвинутых аналитических функций и машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры распределенных вычислений и движка исполнения Spark. - Освоить PySpark DataFrame API для очистки, фильтрации и агрегирования массивных наборов данных. - Создание масштабируемых конвейеров данных, которые интегрированы с современными форматами данных. - Применять алгоритмы машинного обучения в масштабе с использованием библиотеки PySpark MLlib. - Настройка структурированной потоковой передачи для обработки и анализа потоков данных в реальном времени. - Написать оптимизированный код PySpark, используя современные передовые методы разделения, кэширования и сериализации. Вы начнете с изучения основных концепций распределенных систем и базовой терминологии, а затем перейдете к практическому управлению данными, структурированной потоковой передаче и масштабируемым рабочим процессам машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих, которые не знакомы с технологиями больших данных. Рекомендуется базовое знание программирования на Python и SQL, чтобы получить максимальную отдачу от материала. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь распределенных вычислений с PySpark.