آموزش جامع PySpark: مقدمه‌ای بر ساخت خط لوله‌های داده (Data Pipelines) - آخرین آپدیت

دانلود PySpark Essential Training: Introduction to Building Data Pipelines

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: PySpark یک کتابخانه قدرتمند است که قابلیت‌های محاسبات توزیع‌شده Apache Spark را به زبان پایتون می‌آورد و آن را به ابزاری کلیدی برای پردازش بهینه داده‌های مقیاس بزرگ تبدیل می‌کند. در این دوره، سام بیل، مهندس و تحلیلگر داده، یک مقدمه ساختاریافته و عملی از PySpark ارائه می‌دهد که با بررسی کلی Apache Spark، معماری و اکوسیستم آن آغاز می‌شود. مفاهیم اصلی Spark مانند API دیتافریم‌ها (DataFrame)، تبدیل‌ها (Transformations)، ارزیابی‌های تنبل (Lazy Evaluations) و اکشن‌ها را بیاموزید و سپس محیط آزمایشگاهی خود را راه‌اندازی کرده و با مجموعه‌ای از داده‌های واقعی کار کنید. علاوه بر این، بینشی در مورد جایگاه PySpark در اکوسیستم گسترده‌تر مهندسی داده و بهترین روش‌های اجرای PySpark در محیط‌های عملیاتی (Production) کسب خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • پیش‌نیازها Prerequisites

  • بررسی کلی دوره Course overview

  • استفاده از مخزن گیت‌هاب Using GitHub repo

1. آشنایی با Spark و PySpark 1. Introduction to Spark and PySpark

  • اکوسیستم Apache Spark The Apache Spark ecosystem

  • مقدمه‌ای بر Apache Spark: پایه و اساس PySpark Introduction to Apache Spark: The foundation of PySpark

  • مقایسه Spark و PySpark Spark vs. PySpark

2. راه‌اندازی PySpark 2. Setting Up PySpark

  • دانلود مجموعه داده Downloading a dataset

  • راه‌اندازی نوت‌بوک Google Colab Google Colab notebook setup

3. کار با دیتافریم‌های PySpark 3. Working with PySpark DataFrames

  • راهکار: کوئری زدن روی دیتافریم Solution: Querying a DataFrame

  • فرمت‌های داده و بارگذاری داده‌ها Data formats and loading data

  • کوئری‌های پایه (انتخاب، فیلتر و مرتب‌سازی) Basic querying (select, filter, and sort)

  • چالش: کوئری زدن روی دیتافریم Challenge: Querying a DataFrame

  • اسکیما و انواع داده‌ها Schema and data types

  • مقدمه‌ای بر دیتافریم‌های PySpark Introduction to PySpark DataFrames

4. عملیات‌های ضروری دستکاری داده‌ها در PySpark 4. Essential PySpark Data Manipulation

  • تجمیع داده‌ها (Aggregating) Aggregating

  • مدیریت داده‌های مفقود (Missing Data) Handling missing data

  • اتصال‌ها و ادغام‌ها (Unions and Joins) Unions and joins

  • نوشتن داده‌ها Writing data

  • ایجاد ستون‌های جدید Creating new columns

  • چالش: دستکاری‌های ضروری داده‌ها Challenge: Essential data manipulation

  • راهکار: دستکاری‌های ضروری داده‌ها Solution: Essential data manipulation

5. آموزش PySpark SQL 5. PySpark SQL

  • راهکار: PySpark SQL Solution: PySpark SQL

  • ایجاد ویوهای موقت (Temporary Views) Creating temporary views

  • PySpark SQL چیست؟ What is PySpark SQL?

  • استفاده از کوئری‌های SQL Using SQL queries

  • چالش: PySpark SQL Challenge: PySpark SQL

6. استفاده از PySpark در محیط عملیاتی 6. PySpark in a Production Environment

  • سرویس‌های ابری Cloud services

  • یک گردش‌کار معمول در محیط عملیاتی PySpark A typical PySpark production workflow

  • نمونه راه‌اندازی محیط عملیاتی Example production environment setup

  • نیازمندی‌های محیط عملیاتی Production environment requirements

جمع‌بندی Conclusion

  • مرور مفاهیم کلیدی و گام‌های بعدی Recap of key concepts and next steps

نمایش نظرات

آموزش جامع PySpark: مقدمه‌ای بر ساخت خط لوله‌های داده (Data Pipelines)
جزییات دوره
1h 18m
31
(آخرین آپدیت)
9,687
- از 5
ندارد
دارد
دارد
Sam Bail
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Sam Bail Sam Bail

سام بیل مهندس داده با بیش از ۱۰ سال تجربه در زمینه‌های تحلیل، پلتفرم‌ها و رهبری فنی است.

سام مهندس و تحلیل‌گر داده با بیش از یک دهه تجربه در طراحی پلتفرم‌های داده مقیاس‌پذیر، رهبری تیم‌های مهندسی و ایجاد مشارکت‌های استراتژیک است. او سوابق اثبات شده‌ای در روابط توسعه‌دهندگان و رهبری فنی دارد. سام به عنوان مدرس و سخنران عمومی، مشتاق است مفاهیم پیچیده داده‌ها را به شکلی شفاف، کاربردی و جذاب ارائه دهد.