Spark SQL dan PySpark untuk Analisis Data Besar

Seiring dengan pertumbuhan volume data, database SQL standar sering mencapai batasnya, membuat komputasi terdistribusi menjadi keterampilan penting untuk profesional data modern. Kursus ini mengajarkan Anda cara memanfaatkan Spark SQL untuk menanyakan dan menganalisis data skala besar menggunakan logika SQL yang terintegrasi dengan Python. Anda akan berkembang dari pembuatan tabel dasar hingga teknik analitik canggih, termasuk analisis deret waktu dan pemrosesan bahasa alami. Anda juga akan memahami cara mengoptimalkan beban kerja Anda dengan menggunakan alat caching dan pemantauan kinerja di dalam ekosistem Spark untuk memastikan bahwa pipa data Anda efisien dan dapat disesuaikan. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur dasar Spark dan bagaimana ia mengeksekusi query SQL di seluruh cluster terdistribusi - Buat dan urus tabel Spark dan DataFrames untuk mengorganisir dataset skala besar secara efisien - Terapkan fungsi jendela canggih untuk melakukan total berjalan, analisis lead/lag, dan operasi deret waktu kompleks - Proses teks bahasa alami untuk mengekstrak fitur dan mempersiapkan data untuk aliran kerja pembelajaran mesin - Implementasi model regresi logistik untuk mengklasifikasikan teks dan memprediksi hasil secara langsung dalam lingkungan Spark - Teknik optimization termasuk caching, logging, dan menggunakan Spark UI untuk memonitor kinerja query Kursus ini dimulai dengan konsep dasar data terdistribusi dan terminologi kunci sebelum beralih ke operasi SQL praktis, fungsi analitik canggih, dan aplikasi machine learning praktis. Anda akan membaca penjelasan rinci dan menerapkan pengetahuan Anda melalui latihan tertulis yang dirancang untuk mensimulasikan tantangan data dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk pemula dengan pemahaman dasar SQL dan Python yang ingin memasuki dunia rekayasa dan analisis data besar. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan sistem terdistribusi. Mulai membangun solusi data yang dapat disesuaikan dengan Spark SQL sekarang.