Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 31.305
- Реакции
- 440.349
[Udemy] Databricks и PySpark для больших данных: от нуля до эксперта (2022)
Требования
Databricks — это платформа для анализа данных на базе Apache Spark, предназначенная для инженерии данных, науки о данных и машинного обучения. Databricks стал одной из важнейших платформ для работы со Spark , совместимой с Azure, AWS и Google Cloud . Это делает Databricks и Apache Spark одними из самых востребованных навыков для инженеров по данным и специалистов по данным, а также одними из самых ценных навыков на сегодняшний день. Этот курс научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы позиционировать себя на рынке труда в сфере больших данных .
Этот курс предназначен для того, чтобы подготовить вас к изучению всего, что связано с Databricks и Apache Spark, от среды, платформы и функций Databricks до Spark SQL API, Spark Dataframes, Spark Streaming, машинного обучения , расширенной аналитики и визуализации данных в Databricks.
Благодаря полному обучению, загружаемым учебным пособиям, практическим упражнениям и практическим примерам использования это единственный курс, который вам когда-либо понадобится для изучения Databricks и Apache Spark. Вы изучите Databricks, начиная с основ и заканчивая самыми продвинутыми функциями. Для этого мы будем использовать визуальные презентации , делиться четкими пояснениями и полезными профессиональными советами .
Этот курс охватывает следующие разделы:
• Полное руководство по модулям данных с Apache Spark (электронная книга в формате PDF)
• Загружаемые файлы проекта
• Практические упражнения и анкеты
• Ресурсы Databricks, такие как: шпаргалки и сводки.
• Индивидуальная поддержка экспертов
• Форум вопросов и ответов по курсу
Увидимся там!
Для кого этот курс:
Подробнее:
Требования
- Основы PySpark
Databricks — это платформа для анализа данных на базе Apache Spark, предназначенная для инженерии данных, науки о данных и машинного обучения. Databricks стал одной из важнейших платформ для работы со Spark , совместимой с Azure, AWS и Google Cloud . Это делает Databricks и Apache Spark одними из самых востребованных навыков для инженеров по данным и специалистов по данным, а также одними из самых ценных навыков на сегодняшний день. Этот курс научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы позиционировать себя на рынке труда в сфере больших данных .
Этот курс предназначен для того, чтобы подготовить вас к изучению всего, что связано с Databricks и Apache Spark, от среды, платформы и функций Databricks до Spark SQL API, Spark Dataframes, Spark Streaming, машинного обучения , расширенной аналитики и визуализации данных в Databricks.
Благодаря полному обучению, загружаемым учебным пособиям, практическим упражнениям и практическим примерам использования это единственный курс, который вам когда-либо понадобится для изучения Databricks и Apache Spark. Вы изучите Databricks, начиная с основ и заканчивая самыми продвинутыми функциями. Для этого мы будем использовать визуальные презентации , делиться четкими пояснениями и полезными профессиональными советами .
Этот курс охватывает следующие разделы:
- Введение в большие данные и Apache Spark
- Основы Spark с помощью Spark RDD, Dataframes
- Среда блоков данных
- Расширенная аналитика и визуализация данных с помощью Databricks
- Машинное обучение с помощью Spark в Databricks
- Потоковая передача Spark в Databricks
• Полное руководство по модулям данных с Apache Spark (электронная книга в формате PDF)
• Загружаемые файлы проекта
• Практические упражнения и анкеты
• Ресурсы Databricks, такие как: шпаргалки и сводки.
• Индивидуальная поддержка экспертов
• Форум вопросов и ответов по курсу
Увидимся там!
Для кого этот курс:
- Всем, кто хочет изучить Databricks
- Всем, кто хочет освоить продвинутые навыки работы с большими данными
- Любой хочет сделать карьеру инженера данных, аналитика данных или специалиста по данным.
- Всем, кто заинтересован в изучении Apache Spark и PySpark для аналитики больших данных.
- Любой, кто хочет изучить передовые технологии обработки данных
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.