Серия уроков для начинающих по PySpark – Урок 4 | Программирование самым простым способом скачать в хорошем качестве

Серия уроков для начинающих по PySpark – Урок 4 | Программирование самым простым способом

Добро пожаловать на 4-й урок по PySpark из нашей серии по проектированию данных и большим данным! Этот урок посвящен программированию и написанию кода на PySpark в очень простой и доступной для начинающих форме. Если вы боитесь программирования для работы с большими данными или считаете PySpark сложным — этот урок изменит ваше мнение. ⭐ Что вы узнаете на этом курсе: 🔹 1. Основы программирования PySpark Как писать чистый код PySpark Понимание сессий Spark Базовая структура кода в PySpark 🔹 2. Практическое программирование (простой способ) Создание DataFrames Базовые преобразования Простые действия Написание читаемого и оптимизированного кода 🔹 3. Построение логики для начинающих Как мыслить во время кодирования в PySpark Пошаговое понимание выполнения Как избежать распространенных ошибок начинающих 🔹 4. Примеры кода из реальной жизни Практические сценарии инженерии данных Шаблоны кодирования, используемые в работе Подход к кодированию на уровне отрасли (упрощенный) 🔹 5. Советы по подготовке к собеседованию и поиску работы Какие требования к коду PySpark предъявляются на собеседованиях Собеседования Что рекрутеры ожидают от выпускников Советы по эффективной практике 🎯 Кому стоит посмотреть? Начинающие в PySpark Стремящиеся к работе инженерами данных Работающие специалисты, повышающие квалификацию Разработчики Python, работающие с большими данными Выпускники, готовящиеся к работе в сфере инженерии данных 🚀 Почему этот курс важен? Избавляет от страха перед программированием на PySpark Формирует прочные основы программирования Подготавливает к реальным проектам Помогает успешно пройти собеседования в сфере инженерии данных 📌 Часть серии для начинающих по PySpark Это 4-й курс обучения PySpark. Предыдущие курсы охватывали: ✔ Основы Spark ✔ AQE ✔ Кэширование и обработка В следующих курсах будут рассмотрены: Преобразования, Действия, Объединения, Оптимизация и реальные проекты. 🔔 Подпишитесь и включите уведомления Больше информации о карьере в PySpark, больших данных и разработке данных.