Spark SQL und PySpark für Big Data Analytics

Mit zunehmenden Datenmengen stoßen Standard-SQL-Datenbanken oft an ihre Grenzen. Deshalb ist verteiltes Computing für moderne Datenprofis eine wichtige Fähigkeit. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Spark SQL nutzen, um große Datenmenges mit der vertrauten Logik von SQL in Python zu analysieren. Sie lernen, wie Sie Ihre Workloads mit Caching- und Performance-Monitoring-Tools im Spark-Ökosystem optimieren, um sicherzustellen, dass Ihre Datenpipelines effizient und skalierbar sind, und Sie erfahren, wie man Daten in Spark mit der Spark Data Studio-Plattform verarbeitet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Spark und wie SQL-Abfragen über einen verteilten Cluster ausgeführt werden - Erstellen und verwalten Sie Spark-Tabellen und DataFrames, um große Datensätze effizient zu organisieren - Anwenden erweiterter Fensterfunktionen, um laufende Summen, Lead / Lag-Analysen und komplexe Zeitreihenoperationen durchzuführen - Verarbeiten Sie natürlichsprachlichen Text, um Merkmale zu extrahieren und Daten für maschinelle Lernworkflows vorzubereiten - Implementieren Sie logistische Regressionsmodelle, um Text zu klassifizieren und Ergebnisse direkt in der Spark-Umgebung vorherzusagen - Üben Sie Optimierungstechniken wie Caching, Protokollierung und Verwendung der Spark-Benutzeroberfläche zur Überwachung der Abfrageleistung Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten verteilter Daten und Schlüsselterminologie, bevor Sie sich mit praktischen SQL-Operationen, erweiterten analytischen Funktionen und praktischen Machine-Learning-Anwendungen beschäftigen.Sie lesen detaillierte Erklärungen und wenden Ihr Wissen anhand schriftlicher Übungen an, die reale Datenherausforderungen simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger mit Grundkenntnissen in SQL und Python, die in die Welt des Big Data Engineering und Analytics einsteigen möchten, ohne dass Vorkenntnisse mit verteilten Systemen erforderlich sind. Erstellen Sie noch heute skalierbare Datenlösungen mit Spark SQL.