Spark-Kurse

Du musst einen Einführungskurs in die Programmiersprache absolviert haben, in der du Spark einsetzen willst. 

All das kannst du hier finden:

Einführung in Python

Einführung in R

Einführung in SQL

Darüber hinaus kann jeder durch einfache, interaktive Übungen auf dem DataCamp in Spark einsteigen.

Wenn du bereits mit Python und Bibliotheken wie Pandas vertraut bist, dann ist PySpark eine gute Sprache, um skalierbare Analysen und Pipelines zu erstellen.

Apache Spark ist im Grunde eine Rechenmaschine, die mit großen Datenmengen arbeitet, indem sie diese in Parallel- und Batch-Systemen verarbeitet.

Spark ist in Scala geschrieben, und PySpark wurde veröffentlicht, um die Zusammenarbeit von Spark und Python zu unterstützen.

Du erwirbst die Fähigkeit, Daten zu analysieren und Machine-Learning-Modelle auf großen Datensätzen zu trainieren - eine wertvolle Fähigkeit, um ein/e Data Scientist zu werden. 

Wenn du mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark arbeiten kannst, hebst du dich von anderen ab.

Apache Spark ist ein verteiltes Open-Source-Verarbeitungssystem, das für Big Data-Workloads verwendet wird. 

Sie nutzt das In-Memory-Caching und die optimierte Abfrageausführung für schnelle analytische Abfragen von Daten beliebiger Größe. 

Es bietet Entwicklungs-APIs in Java, Scala, Python und R und unterstützt die Wiederverwendung von Code für verschiedene Arbeitslasten - Batch-Verarbeitung, interaktive Abfragen, Echtzeit-Analysen, maschinelles Lernen und Graphenverarbeitung.