PySpark と Python を用いたビッグデータ分析

データは以前よりも速く増加しており、標準の分析ツールはその量に追いつくのに苦労しています。PySpark は、Python プログラミング言語を使用して大規模なデータセットを処理できる強力な分散コンピューティングエンジンです。 このコースでは、Pythonの基本的な概念から、ロバストなビッグデータパイプラインの構築までを説明します。複雑で時代遅れのフレームワークに頼らずに、大規模なデータから有益な洞察を得るために、実際のデータ工学と機械学習技術を適用する実用的なシナリオを読むことができます。 学ぶことは 分散コンピューティングのコアアーキテクチャとＳｐａｒｋクラスタの理解。 仮想環境やタイプヒントなどの現代的な方法を用いて信頼性の高いPythonコードを書く。 ＳＰＡＲＫ　ＤＡＴＡＦＲＡＭＥＳとＳＰＡＲＫ　ＳＱＬを用いて，大規模データセットを効率的に処理し，変換する。 ＭＬｌｉｂライブラリを用いて，拡張可能な機械学習パイプラインを構築する。 また，データエンジニアリングの基本的な概念であるデルタレイクを含む，現代的なデータエンジニアリングパターンを適用する。 Ｓｐａｒｋ　Ｓｔｒｅａｍｉｎｇを用いて連続データストリームを分析する。 模擬コンサルティングプロジェクトと実践的なコード練習を通して 技術を練習する まずはビッグデータの基本的な用語とPythonの基礎を学び、Sparkの分散アーキテクチャに移る。そこから構造化データ処理、機械学習、ストリーミングを経て、実際のデータコンサルティングタスクをシミュレートする実践的な書面練習に至る。 初心者向けに特別に設計されたこのコースは，ビッグデータの経験が必要でなく，志望するデータアナリストやエンジニアにとって完璧なスタートポイントとなる。 複雑なビッグデータの課題に取り組むために必要な基礎的なスキルを構築するために今日から読み始める。