Python, SQL und PySpark für Big Data Grundlagen

Wenn Sie eine Karriere im Bereich Data Engineering oder Data Science beginnen, ist es wichtig, dieses Kerntechnologien-Trio zu beherrschen, um die Verarbeitung von Big Data zu ermöglichen. Dieses Programm bietet eine umfassende Einführung in das wesentliche Triplett der Datenfähigkeiten: praktische Python-Programmierung mit Schwerpunkt auf Datenstrukturen, robustes SQL für Abfragen und Datenbankmanagement (mit PostgreSQL) und PySpark für wirklich verteiltes Computing. Sie gewinnen das Vertrauen, um massive Datensätze effizient zu strukturieren, abzufragen und zu verarbeiten. Was Sie lernen werden: * Master-Core-Python-Programmierprinzipien und verwenden Sie die Pandas-Bibliothek für effiziente Datenmanipulation und Reinigung. * Verstehen Sie die Architektur des verteilten Computings und wenden Sie PySpark DataFrames an, um Daten mit Apache Spark zu verarbeiten. * Schreiben Sie komplexe SQL-Abfragen, einschließlich fortgeschrittener Techniken wie Common Table Expressions (CTEs) und Fensterfunktionen, mit PostgreSQL. * Üben Sie die Optimierung der Abfrageleistung und die Ausführung grundlegender Datenbankadministrationsaufgaben. * Anwenden des gesamten Workflows, vom Lesen von Rohdaten mit SQL bis zur Transformation in Python und Skalierung der endgültigen Analyse mit PySpark. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten in der Datenverarbeitung und Datenbankstruktur, bevor er in die praktische Praxis mit Python-Programmierung übergeht, die auf Datenaufgaben zugeschnitten ist.Die letzten Module konzentrieren sich auf die Anwendung von SQL-Abfragetechniken und die Skalierung dieser Prozesse mit der verteilten Leistung von PySpark. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die sich für Data Engineering, Data Science oder Datenanalyse interessieren und eine starke, praktische Grundlage in Big Data-Technologien benötigen.Es sind keine Vorkenntnisse in Python, SQL oder Spark erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre grundlegenden Big Data-Fähigkeiten auf.