Dasar-dasar rekayasa data dengan Spark, Databricks, dan Delta Lake

Bisnis modern bergantung pada pipa data yang kuat untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat dilaksanakan, membuat rekayasa data menjadi salah satu keterampilan yang paling penting saat ini. Anda akan melakukan transisi dari memahami konsep dasar data ke membaca, menulis, dan mengeksekusi pipa data. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan contoh kode terstruktur dalam Python dan Scala, Anda akan belajar bagaimana memproses data set skala besar, mengelola tabel data yang dapat diandalkan, dan menerapkan aliran kerja data standar industri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip-prinsip dasar arsitektur Databricks Lakehouse dan komputasi terdistribusi dengan Apache Spark. - Bangun pipa data yang dapat diandalkan menggunakan Spark SQL, DataFrames, dan API di Python dan Scala. - Manage Delta Tables menggunakan fitur canggih seperti perjalanan waktu, sejarah versi, dan evolusi schema. - Optimalkan kinerja query menggunakan Delta caching, manajemen berkas, dan tata letak penyimpanan modern. - Konfigurasikan tata kelola data dan dasar penyimpanan berkas menggunakan volume Katalog Unity. - Terapkan praktik pengujian dan pemantauan pipa data untuk memastikan kualitas data dan keandalan pipa. Perjalanan dimulai dengan terminologi rekayasa data yang penting dan pengaturan Spark sebelum bergerak secara sistematis melalui transformasi DataFrame, pengisian data, operasi Delta Lake, dan penyesuaian kinerja. Anda akan membaca melalui walk-through kode komprehensif dan berlatih dengan latihan konseptual yang dirancang untuk memperkuat pembelajaran Anda. Kursus ini dirancang untuk insinyur data bercita-cita, administrator database, dan pengembang perangkat lunak yang baru mengenal teknologi big data. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Spark atau Databricks, meskipun keakraban dasar dengan SQL dan konsep pemrograman umum akan membantu. Mulai membangun fondasi rekayasa data Anda hari ini.