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Spark und Python für Big Data und Data Science mit PySpark
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Spark und Python für Big Data und Data Science mit PySpark
Lerne Apache Spark 2.3 mit Python einzusetzen (mit Machine Learning und Streaming)
Created byProf. Dr. René Brunner, Datamics GmbH, Pierian Training
Last updated 11/2023
German
What you'll learn
- Verwende Python und Spark zusammen, um Big Data zu analysieren.
- Lerne, wie Du die neue Spark 2.0 DataFrame-Syntax verwenden
- Arbeite an Consulting-Projekten, die reale Situationen nachahmen
- Kundenabwanderung mit Logistischer Regression klassifizieren
- Spark mit Entscheidungsbäumen für die Klassifizierung verwenden
- Lernen, wie Sparks Gradient Boosted Trees verwendet wird
- Verwende MLlib von Spark, um leistungsstarke Machine Learning-Modelle zu erstellen
- Einrichtung von Amazon Web Services EC2 für Big Data-Analyse
- Erfahren, wie Du AWS Elastic MapReduce Service verwenden kannst
- Erstelle einen Spam-Filter mit Spark und Natural Language Processing
- Verwende Spark Streaming, um Tweets in Echtzeit zu analysieren
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Course content
17 sections • 96 lectures • 12h 42m total length
Requirements
- Allgemeine Programmierkenntnisse in jeder Sprache (vorzugsweise Python)
- 20 GB freier Speicherplatz auf Deinem lokalen Computer (oder alternativ eine starke Internetverbindung für AWS)
Description
Lerne die neueste Big Data Technologie - Spark! Und lerne es mit einer der beliebtesten Programmiersprachen, Python!
Eine der wertvollsten technologischen Kompetenzen ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren. Dieser Kurs wurde speziell dafür entwickelt, Dich auf eine der besten Technologien für diese Aufgabe, Apache Spark, vorzubereiten! Die Top-Technologie-Unternehmen wie Google, Facebook, Netflix, Airbnb, Amazon, NASA und mehr verwenden alle Spark, um ihre Big-Data-Probleme zu lösen! Spark kann bis zu 100x schneller als Hadoop MapReduce ausgeführt werden, was zu einer Explosion der Nachfrage nach dieser Fähigkeit geführt hat!
Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen mit einem Crash-Kurs in Python und lehrt weiterhin, wie man Spark DataFrames mit der Spark 2.0-Syntax verwendet! Sobald wir das besprochen haben, werden wir sehen, wie man die MLlib Machine Library mit der DataFrame-Syntax und Spark verwendet. Während jeder Lektion bekommst Du Übungen und simulierte Beratungs-Projekte, die Dich direkt in eine reale Situation bringen, in der Du deine neuen Fähigkeiten einsetzen kannst, um ein echtes Problem zu lösen!
Wir befassen uns auch mit den neuesten Spark-Technologien, wie Spark SQL, Spark Streaming und erweiterten Modellen wie Gradient Boosted Trees!
"Der Kurs hat ein sehr gutes Level und als Anfänger in Big Data komme ich sehr gut mit. Der Kursleiter erklärt alles sehr genau und man kann ihm sehr gut folgen." (★★★★★ W. Surala)
Nachdem Du diesen Kurs absolviert hast, kannst Du selbstbewusst Spark und PySpark in Deinen Lebenslauf schreiben! Dieser Kurs hat auch eine volle 30 Tage Geld-zurück-Garantie!
Wenn Du bereit bist, in die Welt von Python, Spark und Big Data einzutauchen, dann ist dies der richtige Kurs für Dich!
* Dieser Kurs erfordert, dass du dir Docker-Desktop bzw. die Toolbox und evtl. Anaconda herunterlädst. Wenn du Udemy-Business-Nutzer bist, kläre bitte vor dem Herunterladen mit deinem Arbeitgeber, ob die Installation erlaubt ist.
Who this course is for:
- Jemand, der Python kennt und gerne die Verwendung für Big Data lernen würde
- Jemand, der mit einer anderen Programmiersprache vertraut ist und Spark lernen möchte