آزمون تمرینی PySpark: دانش خود را آزمایش کنید

آیا به دنبال تقویت مهارت های PySpark خود و آماده شدن برای مصاحبه های شغلی یا پروژه های دنیای واقعی هستید؟ به دوره آموزشی PySpark Practice Test خوش آمدید، منبع نهایی شما برای تسلط بر PySpark از طریق تمرین عملی. PySpark، API پایتون برای آپاچی اسپارک، ابزاری قدرتمند برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده در مقیاس بزرگ است. خواه مهندس داده، تحلیلگر داده یا توسعه دهنده باشید، PySpark یک مهارت ضروری برای کار با داده های بزرگ است.

این دوره طراحی شده است تا به شما کمک کند دانش و اعتماد به نفس PySpark خود را با ارائه مجموعه ای جامع از سوالات تمرینی که سناریوهای دنیای واقعی را شبیه سازی می کند، تقویت کنید. با ظهور فناوری های کلان داده، PySpark به یکی از ابزارهای مورد تقاضا در صنعت تبدیل شده است. با تکمیل این آزمون تمرینی، تجربه لازم برای کار با PySpark در محیط های واقعی را به دست خواهید آورد و شما را برای فرصت های شغلی، مصاحبه های فنی و پروژه های عملی آماده می کند.

آنچه خواهید آموخت

این دوره طیف گسترده ای از موضوعات مرتبط با PySpark را پوشش می دهد، از جمله:

• PySpark Fundamentals: اصول اولیه PySpark و نحوه ادغام آن با Apache Spark برای پردازش کلان داده را بدانید. با معماری PySpark، اجزا و ارتباط آن با اکوسیستم Hadoop آشنا شوید.

• کار با DataFrames: نحوه دستکاری مجموعه داده های بزرگ با استفاده از DataFrames، ساختار داده توزیع شده PySpark را بیاموزید. شما ایجاد، فیلتر کردن، پیوستن و تبدیل DataFrame ها را تمرین می کنید تا آنها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.

• RDD ها و تبدیل ها: در مجموعه داده های توزیع شده انعطاف پذیر (RDDs)، انتزاع هسته ای در Spark غوطه ور شوید. شما تغییرات و اقداماتی را برای مدیریت کارآمد مجموعه داده های بزرگ توزیع شده در چندین گره تمرین خواهید کرد.

• عملیات SQL با PySpark: پرس و جوهای SQL را با استفاده از ماژول Spark SQL PySpark استاد کنید. پرس و جوی داده های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته، ایجاد نماهای موقت و انجام عملیات SQL مانند روی DataFrames را تمرین کنید.

• توابع پنجره: دستکاری داده های پیچیده را با استفاده از توابع پنجره تمرین کنید. با نحوه اعمال رتبه‌بندی، تجمیع و توابع تجمعی در یک پنجره مشخص از داده‌ها آشنا شوید.

• مدیریت داده‌های گمشده: تکنیک‌های عملی برای مدیریت مقادیر خالی و گمشده در مجموعه داده‌های بزرگ را بیاموزید. شما روش‌هایی مانند dropna()، fillna()، و سایر استراتژی‌ها را برای پاک کردن داده‌های خود کاوش خواهید کرد.

• توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF): دانش خود را در مورد PySpark با یادگیری نحوه نوشتن و اعمال UDF برای وظایف پردازش داده سفارشی افزایش دهید.

• کار با Hive Tables : تمرین عملی پرس و جو و مدیریت جداول Hive را با PySpark انجام دهید، پرس و جوهای SQL را با قدرت Spark یکپارچه کنید.

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

این آزمون تمرینی PySpark برای کسانی که می خواهند مهارت های خود را ارزیابی کرده و زمینه های بهبود را شناسایی کنند ایده آل است. هر سوال با دقت طراحی شده است تا چالش های داده های دنیای واقعی را تقلید کند، و به شما تجربه عملی می دهد که می توانید مستقیماً در پروژه های خود اعمال کنید. در پایان این دوره، شما برای نقش‌های شغلی مرتبط با PySpark، مصاحبه‌ها و ارزیابی‌های فنی آمادگی بیشتری خواهید داشت.

این دوره برای چه کسانی است؟

• مهندسین داده به دنبال بهبود مهارت‌های PySpark خود برای پروژه‌های کلان داده هستند.

• تحلیلگران داده و دانشمندانی که می خواهند از PySpark برای پردازش سریعتر و مقیاس پذیرتر داده استفاده کنند.

• توسعه‌دهنده‌هایی که به فناوری‌های کلان داده انتقال می‌یابند و به دنبال افزودن PySpark به جعبه ابزار خود هستند.

• هر کسی که برای مصاحبه‌ها، گواهینامه‌ها یا پروژه‌های دنیای واقعی PySpark آماده می‌شود