Διαδίκτυος PySpark Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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 σεμινάριο εστιάζει στη δημιουργία και τη βελτιστοποίηση αποτελεσματικών φορτίων εργασίας επεξεργασίας δεδομένων χρησιμοποιώντας PySpark, Pandas και Polars σε περιβάσεις βασισμένες σε Kubernetes.

Οι συμμετέχοντες θα αναπτύξουν μια πρακτική κατανόηση του πώς εκτελούνται οι εφαρμογές Spark στο Kubernetes και πώς οι αποφάσεις διαμόρφωσης στο επίπεδο της εφαρμογής επηρεάζουν την απόδοση, την κλιμάκωση, τη κατανάλωση πόρων και το κόστος. Το σεμινάριο καλύπτει βασικούς τομείς βελτιστοποίησης, συμπεριλαμβανομένων του μεγέθους των executors, της할ογής μνήμης, της δυναμικής할ογής, των στρατηγικών διαμερισματοποίησης, της συμπεριφοράς shuffle, των ζητημάτων μικρών αρχείων και της αποτελεσματικής επεξεργασίας Parquet.

Το σεμινάριο αντιμετωπίζει επίσης κοινές προκλήσεις κατά την εργασία με το Pandas, συμπεριλαμβανομένων των ορίων μνήμης και των αποτυχιών out-of-memory, και εισάγει το Polars ως εναλλακτική λύση υψηλής απόδοσης για ορισμένα φορτία εργασίας επεξεργασίας δεδομένων. Μέσω πρακτικών ασκήσεων, οι συμμετέχοντες θα διαγνώσουν ζητήματα απόδοσης και μνήμης, θα συγκρίνουν διαφορετικές στρατηγικές διαμόρφωσης και θα εφαρμόσουν τεχνικές βελτιστοποίησης σε ρεαλιστικά σενάρια ETL και machine learning.

Η έμφαση σε tudo το σεμινάριο δίνεται στη πρακτική λήψη αποφάσεων: η κατανόηση του πώς εντοπίζονται οι εστίες συμφόρησης, επιλέγεται το κατάλληλο εργαλείο, διαμορφώνεται αποτελεσματικά το Spark και εξισορροπείται η απόδοση με τη κατανάλωση πόρων υποδομής και το κόστος.