Szkolenia PySpark w Polsce

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce obejmuje platformę Stratio, ze szczególnym uwzględnieniem modułów Rocket i Intelligence z PySpark. Uczestnicy opanują pozyskiwanie, transformację i zaawansowaną analitykę danych, zdobywając praktyczne umiejętności w zakresie pętli, funkcji UDF i korporacyjnych przepływów pracy z danymi.

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu w Polsce, uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z Pythona i Sparka jednocześnie do analizy dużych zbiorów danych, pracując nad ćwiczeniami praktycznymi.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Poznać sposoby użycia Sparka z Pythonem do analizy dużych zbiorów danych.
• Wykonać ćwiczenia symulujące przypadki z rzeczywistego świata.
• Stosować różne narzędzia i techniki do analizy dużych zbiorów danych za pomocą PySpark.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) skierowany jest do inżynierów danych, analityków oraz profesjonalistów działających w obszarze danych, którzy chcą korzystać z Databricks i PySpark do budowania skalowalnych potoków danych oraz migracji istniejących przepływów pracy opartych na SQL.

Szkolenie to zapewnia praktyczne wprowadzenie do budowania skalowalnych procesów przetwarzania danych i przepływów pracy w zakresie uczenia maszynowego przy użyciu PySpark. Uczestnicy dowiedzą się, jak Apache Spark działa w ramach nowoczesnych ekosystemów Big Data oraz jak efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, korzystając z zasad obliczeń rozproszonych.

This three-day practical course focuses on building and optimising efficient data-processing workloads using PySpark, Pandas and Polars in Kubernetes-based environments.

Participants will develop a practical understanding of how Spark applications execute on Kubernetes and how application-level configuration decisions influence performance, scalability, resource consumption and cost. The course covers key optimisation areas including executor sizing, memory allocation, dynamic allocation, partitioning strategies, shuffle behaviour, small-file problems and efficient Parquet processing.

The course also addresses common challenges when working with Pandas, including memory limitations and out-of-memory failures, and introduces Polars as a high-performance alternative for selected data-processing workloads. Through hands-on exercises, participants will diagnose performance and memory issues, compare different configuration strategies and apply optimisation techniques to realistic ETL and machine learning scenarios.

The emphasis throughout the course is on practical decision-making: understanding how to identify bottlenecks, select the appropriate tool, configure Spark efficiently and balance performance with infrastructure resource consumption and cost.