Apache Spark Essentials pour la pratique de l'ingénierie des données

La gestion efficace des données massives nécessite des outils robustes conçus pour le calcul distribué. Ce cours guide les futurs ingénieurs de données à travers les principes fondamentaux d'Apache Spark, vous permettant de concevoir et de mettre en œuvre des pipelines de données pratiques. Vous commencerez par comprendre la terminologie essentielle, l'architecture Spark et les modèles d'exécution de cluster avant de travailler sur des scénarios pratiques de traitement de données. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux d'Apache Spark, les pilotes d'exécution et l'architecture de cluster distribué. Traiter des ensembles de données structurés et semi-structurés à l'aide de DataFrames PySpark et de Spark SQL. Effectuer des transformations de données évolutives, des agrégations et des jointures complexes d'ensembles de données. Explorer les modèles de stockage lakehouse modernes à l'aide de formats tels que Delta Lake pour une gestion fiable des données. Configurer des flux de traitement par lots fondamentaux et les bases du streaming structuré. Pratiquer les modèles d'ingénierie des données à travers des explications écrites étape par étape et des exemples de code. Le cours commence par des définitions essentielles et des principes fondamentaux avant de progresser vers des tâches réalistes d'ingénierie des données. Conçu pour les débutants et les professionnels des données en herbe, ce cours nécessite une familiarité de base avec Python, mais aucune expérience préalable de Spark. Commencez dès aujourd'hui à développer vos compétences évolutives en ingénierie des données.