Εκπαίδευση PySpark στην Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Ελλάδα καλύπτει την πλατφόρμα Stratio, εστιάζοντας στις μονάδες Rocket και Intelligence με PySpark. Οι συμμετέχοντες θα κατακτήσουν τη λήψη, τον μετασχηματισμό και την προηγμένη ανάλυση δεδομένων, αποκτώντας πρακτικές δεξιότητες σε κύκλους, UDFs και επιχειρηματικές ροές δεδομένων.

Σε αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα, το οποίο παρέχεται από εκπαιδευτή στην τοποθεσία Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python και το Spark από κοινού για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων, εργαζόμενοι σε πρακτικές ασκήσεις.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Spark μαζί με το Python για την ανάλυση Big Data.
• Να εργαστούν σε ασκήσεις που μιμούνται περιπτώσεις από τον πραγματικό κόσμο.
• Να χρησιμοποιούν διάφορα εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων χρησιμοποιώντας το PySpark.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο με καθοδηγούμενη διδασκαλία (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και επαγγελματίες του κλάδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Databricks και το PySpark για τη δημιουργία κλιμακώσιμων ροών εργασίας επεξεργασίας δεδομένων και τη μετοίκηση existing SQL workflows.

Αυτή η εκπαίδευση παρέχει μια πρακτική εισαγωγή στη δημιουργία κλιμακώσιμων ροών επεξεργασίας δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης χρησιμοποιώντας το PySpark. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς λειτουργεί το Apache Spark μέσα σε σύγχρονα οικοσυστήματα Μεγάλων Δεδομένων και πώς να επεξεργάζονται αποδοτικά μεγάλα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας αρχές κατανεμημένου υπολογισμού.

Αυτό το πρακτικό τριήμερο μάθημα εστιάζει στη δημιουργία και βελτιστοποίηση αποτελεσματικών φορτίων εργασίας επεξεργασίας δεδομένων χρησιμοποιώντας PySpark, Pandas και Polars σε περιβάσματα βασισμένα στο Kubernetes.

Οι συμμετέχοντες θα αναπτύξουν μια πρακτική κατανόηση του τρόπου εκτέλεσης των εφαρμογών Spark στο Kubernetes και του πώς οι αποφάσεις ρύθμισης σε επίπεδο εφαρμογής επηρεάζουν την απόδοση, την κλιμακωτότητα, την κατανάλωση πόρων και το κόστος. Το μάθημα καλύπτει τις βασικές περιοχές βελτιστοποίησης, συμπεριλαμβανομένων του μεγέθους των executor, της 할ογής μνήμης, της δυναμικής 할όγης, των στρατηγικών χωρισμού (partitioning), της συμπεριφοράς shuffle, των προβλημάτων μικρών αρχείων και της αποτελεσματικής επεξεργασίας Parquet.

Το μάθημα επιδίδεται επίσης με τα συνηθισμένα ζητήματα όταν εργάζεστε με Pandas, συμπεριλαμβανομένων των περιορισμών μνήμης και των αποτυχιών λόγω έλλειψης μνήμης, και εισάγει το Polars ως εναλλακτική λύση υψηλής απόδοσης για επιλεγμένα φορτία επεξεργασίας δεδομένων. Μέσω πρακτικών ασκήσεων, οι συμμετέχοντες θα διαγνώσουν ζητήματα απόδοσης και μνήμης, θα συγκρίνουν διαφορετικές στρατηγικές ρύθμισης και θα εφαρμόσουν τεχνικές βελτιστοποίησης σε ρεαλιστικά σενάρια ETL και μηχανικής μάθησης.

Η έμφαση σε ολόκληρο το μάθημα δίνεται στην πρακτική λήψη αποφάσεων: να κατανοήσετε πώς να εντοπίζετε τις φραγμούς, να επιλέγετε το κατάλληλο εργαλείο, να ρυθμίζετε αποτελεσματικά το Spark και να ισορροπείτε την απόδοση με την κατανάλωση πόρων υποδομής και το κόστος.