Szkolenia PySpark w opolskie

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu w opolskie, 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.

Ten trzudniowy, praktyczny kurs koncentruje się na budowaniu i optymalizacji wydajnych obciążeń przetwarzania danych przy użyciu PySpark, Pandas oraz Polars w środowiskach opartych na Kubernetesie.

Uczestnicy zdobędą praktyczną wiedzę na temat tego, jak aplikacje Spark są wykonywane w Kubernetesie oraz jak decyzje dotyczące konfiguracji na poziomie aplikacji wpływają na wydajność, skalowalność, zużycie zasobów i koszty. Kurs obejmuje kluczowe obszary optymalizacji, takie jak rozmiar executorów, alokacja pamięci, dynamiczna alokacja, strategie partycjonowania, zachowanie shuffle, problem małych plików oraz wydajne przetwarzanie formatu Parquet.

Kurs porusza również typowe wyzwania związane z pracą w Pandasie, w tym ograniczenia pamięci i błędy przekroczenia pamięci (out-of-memory), wprowadzając Polarsa jako wysokowydajną alternatywę dla wybranych zadań przetwarzania danych. Dzięki ćwiczeniom praktycznym uczestnicy nauczą się diagnozować problemy z wydajnością i pamięcią, porównywać różne strategie konfiguracyjne oraz stosować techniki optymalizacji w realistycznych scenariuszach ETL i uczenia maszynowego.

Przez cały kurs kładziemy nacisk na praktyczne podejmowanie decyzji: rozumienie sposobów identyfikowania wąskich gardeł, wybierania odpowiednich narzędzi, efektywnej konfiguracji Sparka oraz utrzymywania równowagi między wydajnością a zużyciem zasobów infrastruktury i kosztami.