PySpark e Apache Spark Fondamenti per l'ingegneria dei dati

Apache Spark è lo strumento essenziale per questo lavoro, ma per padroneggiare la sua natura distribuita è necessario avere una solida base concettuale. Questo corso fornisce le basi in PySpark, consentendo di progettare, creare e ottimizzare pipeline di dati robuste per applicazioni Big Data scalabili. Cosa imparerai: * Comprendere l'architettura di Apache Spark e i principi del computing distribuito. * Master di gestione dei dati utilizzando dataset distribuiti resilienti (RDD) e la potente API DataFrame in PySpark. * Applicare Spark SQL per la manipolazione di dati complessi e le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni per l'ottimizzazione delle query. * Configurare e utilizzare Structured Streaming per l'elaborazione di flussi di dati in tempo reale. * Praticare moderne tecniche di archiviazione dei dati e l'integrazione con i formati comuni come Parquet e ORC. * Utilizzare le funzionalità di base di MLlib per le attività di apprendimento automatico comuni all'interno delle pipeline di dati. Iniziamo con la terminologia essenziale di Spark e la configurazione dell'ambiente, passando rapidamente al lavoro pratico con RDD e DataFrames, seguito da approfondimenti sull'ottimizzazione, lo streaming e le librerie specializzate. Questo corso è progettato per principianti assoluti interessati a diventare Data Engineer o Data Scientist che hanno bisogno di scalare le loro capacità di elaborazione dei dati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Spark o sistemi distribuiti. Inizia a costruire le tue fondamenta per l'elaborazione dei dati scalabile oggi stesso.