Apache Spark является ключевым навыком в области данных - вот как вы можете доказать, что владеете им!
Изучите Apache Spark с нуля и продемонстрируйте свои знания с помощью сертификации Databricks Associate Developer для Apache Spark. Этот курс превратит вас в профессионала PySpark и подготовит к успешной сдаче популярной сертификации Databricks Spark.
Присоединяйтесь ко мне для понятного и увлекательного изучения Spark и поднимите свою карьеру в области больших данных на новый уровень!
Чему вы научитесь?
Цель этого курса - научить вас основным навыкам PySpark и подготовить к получению сертификации Databricks Certified Associate Developer для Apache Spark.
Курс включает 18 модулей, которые помогут вам понять, как работает Apache Spark изнутри и как использовать его на практике. Ниже вы найдете все рассматриваемые темы, но вот краткий обзор:
Для кого этот курс?
Для всех, у кого есть базовые навыки Python и кто хочет развивать свои навыки обработки больших данных! А также для тех, кто хочет сдать популярную сертификацию Databricks Certified Associate Developer для Apache Spark, используя PySpark.
Если вы хотите научиться использовать Apache Spark с языком программирования Scala, этот курс вам не подойдет. Мы сосредотачиваемся исключительно на Python и PySpark, но основные концепции Spark, которые преподаются, применимы к обоим языкам.
"Я не могу поверить, что ничего не знаю о обработке больших данных!" – именно это стало началом моего увлекательного пути к изучению Apache Spark. Сегодня я научил более 5,000 студентов, как сдать сертификацию Databricks Spark, благодаря моим популярным практическим экзаменам. Как старший научный сотрудник по данным в крупной компании потребительских товаров в Германии, я в настоящее время применяю модели больших данных со своей командой данных в
udemy
Курс по внедрению Big Data Apache Spark на Databricks с использованием облачной службы Microsoft - Azure. В этом курсе вы изучите основы создания заданий Spark, загрузки данных и работы с данными. Вы также узнаете, как запускать алгоритмы машинного обучения и работать с потоковыми данными.
Andreas Kretz
После построения пайплайнов данных, обработка данных - одна из важнейших задач в Data Engineering. Как инженер по данным, вы постоянно сталкиваетесь с необходимостью обработки, и критично уметь настраивать мощную и распределённую систему обработки. Один из самых полезных и широко используемых инструментов для этого - Apache Spark.
David Reger
Современным дата-платформам нужна гибкость озёр данных и надёжность хранилищ. Apache Iceberg сочетает оба подхода. В этом курсе вы разберётесь, как работает этот мощный формат открытых таблиц, изучите его архитектуру и научитесь использовать ключевые возможности: эволюцию схем, «путешествия во времени» и высокопроизводительную аналитику в Lakehouse-системах.Курс построен на практических примерах из реальной инженерии данных. Вы развернёте локальн
https://advancinganalytics.teachable.com/courses/