PySpark Formare în Moldova

Acest training live, susținut de un instructor, în Moldova acoperă platforma Stratio, concentrându-se pe modulele Rocket și Intelligence cu PySpark. Participanții vor stăpâni ingerarea, transformarea și analiza avansată a datelor, dobândind abilități practice în bucle, funcții UDF și fluxuri de lucru enterprise cu date.

În acest training live condus de un instructor în Moldova, vei învăța cum să folosești împreună Python și Spark pentru a analiza big data, prin exerciții practice hands-on.

La finalul acestui training, vei putea:

• Să înveți cum să folosești Spark cu Python pentru analiza Big Data.
• Să lucrezi la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Să folosești diferite unelte și tehnici pentru analiza big data cu PySpark.

Acest curs de instruire live (online sau la sediu) este destinat inginerilor de date, analistelor de date și profesioniștilor din domeniul datelor care doresc să utilizeze Databricks și PySpark pentru a construi pipeline-uri scalabile de date și a migra fluxurile de lucru existente bazate pe SQL.

Acest training oferă o introducere practică în construirea fluxurilor de lucru scalabile pentru procesarea datelor și Învățarea Automată folosind PySpark. Participanții învață cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Această cursă practică de trei zile se concentrează pe construirea și optimizarea sarcinilor de procesare a datelor eficiente, folosind PySpark, Pandas și Polars în medii bazate pe Kubernetes.

Participanții își vor dezvolta o înțelegere practică a modului în care aplicațiile Spark se execută pe Kubernetes și cum deciziile de configurare la nivelul aplicației influențează performanța, scalabilitatea, consumul de resurse și costurile. Cursa acoperă zonele cheie de optimizare, inclusiv dimensionarea executorilor, alocarea memoriei, alocarea dinamică, strategiile de partizionare, comportamentul shuffle, problemele cu fișierele mici și procesarea eficientă a fișierelor Parquet.

Cursa abordează, de asemenea, provocările comune apărute la lucrul cu Pandas, inclusiv limitările de memorie și erorile „out-of-memory”, și introduce Polars ca alternativă de performanță ridicată pentru anumite sarcini de procesare a datelor. Prin exerciții hands-on, participanții vor diagnostica problemele de performanță și de memorie, vor compara diferite strategii de configurare și vor aplica tehnici de optimizare în scenarii realiste de ETL și machine learning.

Accentul pus în tot parcursul cursului este pe luarea de decizii practice: înțelegerea modului de a identifica punctele de blocaj (bottlenecks), de a selecta instrumentul potrivit, de a configura Spark eficient și de a echilibra performanța cu consumul de resurse al infrastructurii și costurile asociate.