Apache Spark Foundations für Data Engineering und Machine Learning

Daten wachsen schneller als je zuvor, und herkömmliche Werkzeuge haben oft Schwierigkeiten, sie im großen Maßstab zu verarbeiten.Apache Spark bietet das Rahmenwerk, das für den Umgang mit riesigen Datensätzen sowohl für Engineering als auch für Predictive Modeling erforderlich ist.Dieser Kurs führt Sie von den Grundlagen des verteilten Rechnens bis zur Implementierung von Daten-Workflows in der realen Welt.Sie erhalten ein solides Verständnis dafür, wie Sie Rohdaten mithilfe von Spark-Komponenten nach Industriestandard in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Apache Spark und die verteilte Datenverarbeitung - Führen Sie Extrakt-, Transform-, Lade- (ETL) -Vorgänge an großen Datensätzen durch - Erstellen Sie Machine Learning-Pipelines mit der Spark MLlib-Bibliothek - Implementieren Sie Spark Structured Streaming für die Echtzeit-Datenverarbeitung - Wenden Sie moderne Datenmuster wie Delta Lake für eine zuverlässige Datenspeicherung an - Üben Sie Datenreinigung und Feature Engineering für skalierbare Machine Learning-Modelle Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und Terminologie, bevor Sie sich den praktischen Anwendungen von Spark SQL, Streaming und maschinellem Lernen widmen. Sie arbeiten durch schriftliche Erklärungen und Code-Übungen, die professionelle Datentechnik-Aufgaben simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für Data Science oder Engineering interessieren. Vorkenntnisse mit Spark sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung skalierbarer Datenlösungen mit Apache Spark.