PySpark Formare în România

Acest training live, susținut de un instructor, în România acoperă platforma Stratio, concentrându-se pe modulele Rocket și Intelligence cu PySpark. Participanții vor stăpâni ingerarea datelor, transformarea acestora și analizele avansate, dobândind abilități practice în bucle, UDF-uri și fluxuri de lucru enterprise pentru date.

În acest training live, condus de un instructor, în România, vei învăța cum să folosești Python și Spark împreună pentru a analiza big data, lucrând la exerciții practice.

La finalul acestui training, vei fi capabil/ă să:

• să folosești Spark cu Python pentru a analiza Big Data;
• să lucrezi la exerciții care imită cazuri din viața reală;
• să utilizezi diverse unelte și tehnici pentru analiza big data folosind PySpark.

Acest training live, condus de un instructor (online sau onsite), este destinat inginerilor de date, analistelor de date și profesioniștilor din domeniul datelor care doresc să utilizeze Databricks și PySpark pentru a construi pipelines scalabile de date și a migra fluxurile de lucru SQL existente.

Acest training oferă o introducere practică în construirea de fluxuri de lucru scalabile de procesare a datelor și Machine Learning folosind PySpark. Participanții vor învăța cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Acest curs practic de trei zile se concentrează pe construirea și optimizarea workload-urilor eficiente de procesare a datelor, folosind PySpark, Pandas și Polars în medii bazate pe Kubernetes.

Vei dezvolta o înțelegere practică a modului în care aplicațiile Spark se execută pe Kubernetes și cum deciziile de configurare la nivel de aplicație influențează performanța, scalabilitatea, consumul de resurse și costurile. Cursul acoperă zone-cheie de optimizare, inclusiv dimensionarea executorilor, alocarea memoriei, alocarea dinamică, strategiile de partiționare, comportamentul shuffle, problemele legate de fișierele mici și procesarea eficientă a formatului Parquet.

De asemenea, cursul abordează provocările comune cu care te confrunți la lucrul cu Pandas, precum limitările de memorie și erorile de tip out-of-memory, și introduce Polars ca alternativă de înaltă performanță pentru anumite workload-uri de procesare a datelor. Prin exerciții hands-on, vei diagnostica problemele de performanță și de memorie, vei compara diferite strategii de configurare și vei aplica tehnici de optimizare în scenarii realiste de ETL și machine learning.

Accentul din tot cursul este pus pe luarea deciziilor practice: înțelegerea modului de identificare a blocajelor, selectarea instrumentului potrivit, configurarea eficientă a Spark și echilibrarea performanței cu consumul de resurse de infrastructură și costuri.