Fondamenti di Apache Spark per l'ingegneria dei dati e il machine learning

I dati crescono più velocemente che mai e gli strumenti tradizionali spesso faticano a elaborarli su scala.Apache Spark fornisce il framework necessario per gestire enormi set di dati sia per l'ingegneria che per la modellazione predittiva.Questo corso ti porta dalle basi del calcolo distribuito all'implementazione di flussi di lavoro di dati reali.Otterrai una solida comprensione di come trasformare i dati grezzi in informazioni utili utilizzando i componenti Spark standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base di Apache Spark e l'elaborazione distribuita dei dati - Eseguire operazioni di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) su set di dati su larga scala - Crea pipeline di apprendimento automatico utilizzando la libreria Spark MLlib - Implementa Spark Structured Streaming per l'elaborazione dei dati in tempo reale - Applicare modelli di dati moderni come Delta Lake per un'archiviazione dati affidabile - Pratica la pulizia dei dati e l'ingegneria delle funzionalità per modelli di apprendimento automatico scalabili Il corso inizia con concetti e terminologia fondamentali prima di passare alle applicazioni pratiche di Spark SQL, streaming e apprendimento automatico. Lavorerai attraverso spiegazioni scritte ed esercizi di codice progettati per simulare attività di ingegneria dei dati professionali. Questo corso è progettato per i principianti interessati alla scienza o all'ingegneria dei dati; non è richiesta alcuna esperienza precedente con Spark.