Fondamenti di Ingegneria dei Dati con Spark, Databricks e Delta Lake

Le aziende moderne si affidano a robuste pipeline di dati per trasformare i dati grezzi in insight utilizzabili, rendendo l'ingegneria dei dati una delle competenze più critiche oggi. Questo corso ti introduce ai concetti fondamentali dell'architettura lakehouse, fornendoti una solida base nell'elaborazione moderna dei dati. Passerai dalla comprensione dei concetti di base dei dati alla lettura, scrittura ed esecuzione di pipeline di dati. Attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di codice strutturati in Python e Scala, imparerai come elaborare set di dati su larga scala, gestire tabelle di dati affidabili e implementare flussi di lavoro di dati standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali dell'architettura Databricks Lakehouse e del distributed computing con Apache Spark. - Costruire pipeline di dati affidabili utilizzando Spark SQL, DataFrames e API sia in Python che in Scala. - Gestire Delta Tables utilizzando funzionalità avanzate come time travel, version history e schema evolution. - Ottimizzare le prestazioni delle query utilizzando Delta caching, file management e modern storage layouts. - Configurare la governance dei dati e le basi dell'archiviazione dei file utilizzando i volumi di Unity Catalog. - Applicare pratiche di testing e monitoring delle pipeline di dati per garantire la qualità dei dati e l'affidabilità delle pipeline. Il percorso inizia con la terminologia essenziale dell'ingegneria dei dati e la configurazione di Spark prima di passare sistematicamente attraverso le trasformazioni di DataFrame, il caricamento dei dati, le operazioni di Delta Lake e l'ottimizzazione delle prestazioni. Leggerai approfondite spiegazioni del codice e ti eserciterai con esercizi concettuali progettati per rafforzare il tuo apprendimento. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri dei dati, amministratori di database e sviluppatori di software che sono nuovi alle tecnologie big data. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Spark o Databricks, sebbene una familiarità di base con SQL e i concetti generali di programmazione sia utile. Inizia a costruire le tue basi di ingegneria dei dati oggi stesso.