PySpark oktatás Bács-Kiskun

Ebben az oktatóvezetésű, élő képzésben Bács-Kiskun a résztvevők megtanulják, hogyan használják együtt a Pythont és a Spart nagyadatok elemzéséhez, miközben gyakorlati feladatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A Spark és a Python együtt használatának elsajátítása nagyadatok elemzéséhez.
• Gyakorlati feladatok kidolgozása, amelyek valós helyzeteket szimulálnak.
• Különböző eszközök és technikák alkalmazása nagyadat-elemzéshez PySpark használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszíni) olyan adatmérnököknek, adatanalitikusoknak és egyéb adat szakembereknek szól, akik szeretnék használni a Databrickset és a PySparkot skálázható adatfolyamatok építéséhez, valamint meglévő SQL munkafolyamatok áthelyezéséhez.

Ez a képzés gyakorlati bevezetést nyújt a skálázható adatfeldolgozó és gépi tanulási munkafolyamatok felépítéséhez PySpark segítségével. A résztvevők megismerik, hogyan működik az Apache Spark a modern Big Data ökoszisztémákban, és hogyan dolgozzák hatékonyan fel a nagy adathalmazokat a elosztott számítási elvek alapján.

Ez a háromnapos gyakorlati tanfolyam a PySpark, Pandas és Polars használatára fókuszál a Kubernetes-alapú környezetekben történő hatékony adatfeldolgozó munkafolyamatok létrehozásában és optimalizálásában.

A résztvevők gyakorlati betekintést nyernek abba, hogyan futnak a Spark alkalmazások a Kubernetesben, és hogyan befolyásolják az alkalmazásszintű konfigurációs döntések a teljesítményt, a méretezhetőséget, az erőforrás-igényt és a költségeket. A kurzus a kulcsfontosságú optimalizálási területeket is áttekinti, köztük az executor méretezést, a memória-allokációt, a dinamikus allokációt, a partícionálási stratégiákat, a shuffle viselkedést, a kisfájlok problémáját és a hatékony Parquet feldolgozást.

A tanfolyam emellett foglalkozik a Pandas használatával járó gyakori kihívásokkal, például a memória-korlátokkal és az OOM (out-of-memory) hibákkal, valamint bevezeti a Polars-t, mint magas teljesítményű alternatívát a kijelölt adatfeldolgozási feladatokra. A gyakorlati feladatok során a résztvevők diagnosztizálják a teljesítmény- és memória-problémákat, összehasonlítják a különböző konfigurációs stratégiákat, és alkalmazzák az optimalizálási technikákat realisztikus ETL és gépi tanulási jelenetekben.

A tanfolyam fókusa végig a gyakorlati döntéshozatalon van: az üüklakók azonosításának megértése, a megfelelő eszköz kiválasztása, a Spark hatékony konfigurálása, valamint a teljesítmény és az infrastruktúra-erőforrás-felhasználás költségeinek kiegyensúlyozása.