Spark SQL и PySpark для анализа больших данных

По мере роста объемов данных стандартные базы данных SQL часто достигают своих пределов, что делает распределенные вычисления жизненно важным навыком для современных специалистов по данным. Этот курс научит вас использовать Spark SQL для запросов и анализа крупномасштабных данных с использованием знакомой логики SQL, интегрированной с Python. Вы пройдете путь от базового создания таблиц до продвинутых аналитических методов, включая анализ временных рядов и обработку естественного языка. Вы также узнаете, как оптимизировать рабочие нагрузки с помощью кэширования и инструментов мониторинга производительности в экосистеме Spark, чтобы обеспечить эффективность и масштабируемость конвейеров данных. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной архитектуры Spark и того, как она выполняет запросы SQL в распределенном кластере - Создание и управление таблицами Spark и DataFrames для эффективной организации крупномасштабных наборов данных - Применение расширенных функций окна для выполнения текущих итогов, анализа лидирующих/отстающих показателей и сложных операций с временными рядами - Обрабатывать текст на естественном языке для извлечения признаков и подготовки данных для рабочих процессов машинного обучения - Внедрение логических регрессионных моделей для классификации текста и прогнозирования результатов непосредственно в среде Spark - Практика методов оптимизации, включая кэширование, ведение журнала и использование пользовательского интерфейса Spark для мониторинга производительности запросов Курс начинается с основных понятий распределенных данных и ключевой терминологии, а затем переходит к практическим операциям SQL, расширенным аналитическим функциям и практическим приложениям машинного обучения. Вы прочитаете подробные объяснения и примените свои знания с помощью письменных упражнений, предназначенных для моделирования реальных проблем с данными. Этот курс предназначен для начинающих с базовыми знаниями SQL и Python, которые хотят войти в мир инженерии и анализа больших данных. Не требуется предыдущий опыт работы с распределенными системами. Начните создавать масштабируемые решения для обработки данных с Spark SQL сегодня.