یادگیری آپاچی اسپارک - تسلط به اسپارک برای پردازش کلان‌ داده‌

با این دوره سفری جامع برای تسلط به آپاچی اسپارک را از دستکاری داده تا یادگیری ماشین آغاز می کنید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک اصول معماری اسپارک و قابلیت های رایانش توزیع شده آن 
• یادگیری نوشتن و بهینه سازی کوئری های SQL اسپارک برای پردازش کارآمد داده 
• تسلط به ایجاد و دستکاری دیتافریم ها، کامپوننت اصلی اسپارک
• یادگیری خواندن داده از فرمت های مختلف فایل مانند CSV و Parquet
• توسعه مهارت ها در فیلترینگ، مرتب‌ سازی و تجمیع داده‌ برای استخراج بینش های معنادار
• یادگیری پردازش و تحلیل داده استریمینگ برای بینش های بلادرنگ 
• بررسی قابلیت‌ های MLlib اسپارک برای یادگیری ماشین 
• یادگیری ایجاد و تیونینگ دقیق مدل ها با استفاده از پایپ لاین ها و ترنسفرمرها برای تحلیل پیش بینانه 

توضیحات دوره

آنچه یاد خواهید گرفت:

• استفاده از دیتافریم PySpark - یادگیری سازماندهی و کار با داده 
• ذخیره داده به طور موثر - استفاده از فرمت هایی مانند Parquet برای ذخیره سریع داده 
• استفاده از SQL در PySpark - کار با داده با استفاده از SQL، درست مانند دیتافریم ها
• اتصال PySpark با ابزارهای پایتون - بررسی عمیق داده با ابزارهای داده پایتون
• یادگیری ماشین با PySpark's MLlib - کار روی پروژه های بزرگ با استفاده از یادگیری ماشین
• مثال های واقعی - یادگیری با مثال های کاربردی
• مدیریت مجموعه داده های بزرگ - درک نحوه مدیریت آسان کلان داده 
• حل مشکلات واقعی - اعمال اسپارک برای چالش های واقعی داده
• ایجاد اعتماد در PySpark - بهتر شدن در پردازش کلان داده
• مدیریت و تحلیل داده - کسب مهارت ها برای پروژه های کاری و شخصی
• آمادگی برای مشاغل داده‌ - کسب مهارت‌ هایی برای مشاغل فنی، مالی و مراقبت‌ های بهداشتی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان IT علاقه مند به کلان داده و تحلیل
• دانشمندان مشتاق داده
• تحلیلگران مشتاق داده
• مهندسان مشتاق یادگیری ماشین
• تحلیلگران کسب و کار
• مهندسان نرم افزار
• دانشجویان و دانشگاهیان
• محققان
•  کسی که به کلان داده علاقه دارد.