Lerne, wie Du ETL Aufgaben mit Spark und Databricks schnell und einfach lösen kannst.
Platform: Udemy
Status: Available
Duration: 3.5 Hours
Price: $39.99 $0.00
Note: Udemy FREE coupon codes are valid for maximum 3 days only. Look for "Get Coupon" orange button at the end of Description.
What you'll learn
- Verstehe die Architektur von Apache Spark und lerne die Grundlagen zur Apache Spark Programmierung.
- Lerne, was Databricks ist und wie du damit Data Science/Engineering Aufgaben schnell und einfach lösen kannst.
- Lerne die Spark DataFrames API praktisch anzuwenden.
- Grundkenntnisse in Python und SQL
Databricks wurde von den Apache Spark Schöpfern gegründet. Databricks stellt eine webbasierte Plattform für Datenanalysen mit Apache Spark bereit, die Data Scientists, Data Engineers, Machine-Learning Engineers und Data Analysts zusammenbringt und ist mit der AWS oder Azure Cloud integrierbar.
Durch die zusätzlichen Features, die Databricks mitbringt sind produktive und skalierbare Data Science und Data Engineering möglich. Die Features sind eine optimierte Performance auf Apache Spark, zuverlässige und leistungsstarke Data Lakes mit Delta Lake, Interaktive Data Science und Zusammenarbeit zwischen den unterschiedlichen Beteiligten wie Data Scientists, Data Engineers, Machine-Learning Engineers usw..
Mit Databricks sind Jobs und Workflows in Produktivumgebung möglich, für die Anforderungen hinsichtlich Unternemenssicherheit ist durch End-to-End Datenschutz und Compliance gesorgt, bekannte und geläufige Tools sind ohne Probleme integrierbar und es wird ein Experten-Support durch die Apache Spark Schöpfer gegeben.
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses wirst du in der Lage sein mit Databricks interaktive Data Science und Data Engineering zu betreiben. Du bekommst eine Einführung in die Grundlagen von Apache Spark und Databricks. Du lernst mit Spark DataFrames umzugehen sowie Aufgaben mit der kostenlosen Community Edition schnell und einfach zu lösen.
Was erwartet dich in dem Kurs?
Du bekommst über 20 theoretische und praktische Lektionen sowie Übungsaufgaben – was mehr als 3 Stunden Videomaterial umfasst.
Dich erwartet ein Abschlussprojekt mit echten Daten und Databricks-Notebooks sowohl mit Vorlage als auch Lösung, die du herunterladen kannst.
Du erhältst Zugang zum Online Q&A Forum, wo entweder andere Kursteilnehmer oder ich deine Fragen beantworten werden.
Und schließlich erhältst du auch ein Zertifikat bei erfolgreichem Kursabschluss, das sich gut in deinem Lebenslauf macht.
Achtung!
Dieser Kurs überschneidet sich mit meinem Kurs "Spark mit Databricks in AWS für Data Science/Engineering", der die Inhalte diesen Kurses und noch umfangreiche weitere Lektionen für Databricks in der AWS Cloud enthält.
30 Tage Geld-zurück-Garantie!
Wenn du mit dem Kurs schließlich nicht zufrieden bist, kannst du ihn gerne ohne Probleme innerhalb von 30 Tagen zurückgeben und du bekommst dein Geld wieder.
Für wen ist dieser Kurs eher nicht geeignet?
Alle, die PySpark, Databricks oder AWS von A-Z lernen möchten – also alle Aspekte von hinten bis vorne wissen möchten – werden in diesem Kurs höchstwahrscheinlich nicht auf ihre Kosten kommen.
Der Ansatz, der hier genommen wird ist, dass wir notwendige Spark, Databricks und AWS Features lernen werden, um schnell und mit praktischem Fokus Mehrwert durch Projekte im Data Engineering und Data Science Bereich zu generieren.
Durch die zusätzlichen Features, die Databricks mitbringt sind produktive und skalierbare Data Science und Data Engineering möglich. Die Features sind eine optimierte Performance auf Apache Spark, zuverlässige und leistungsstarke Data Lakes mit Delta Lake, Interaktive Data Science und Zusammenarbeit zwischen den unterschiedlichen Beteiligten wie Data Scientists, Data Engineers, Machine-Learning Engineers usw..
Mit Databricks sind Jobs und Workflows in Produktivumgebung möglich, für die Anforderungen hinsichtlich Unternemenssicherheit ist durch End-to-End Datenschutz und Compliance gesorgt, bekannte und geläufige Tools sind ohne Probleme integrierbar und es wird ein Experten-Support durch die Apache Spark Schöpfer gegeben.
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses wirst du in der Lage sein mit Databricks interaktive Data Science und Data Engineering zu betreiben. Du bekommst eine Einführung in die Grundlagen von Apache Spark und Databricks. Du lernst mit Spark DataFrames umzugehen sowie Aufgaben mit der kostenlosen Community Edition schnell und einfach zu lösen.
Was erwartet dich in dem Kurs?
Du bekommst über 20 theoretische und praktische Lektionen sowie Übungsaufgaben – was mehr als 3 Stunden Videomaterial umfasst.
Dich erwartet ein Abschlussprojekt mit echten Daten und Databricks-Notebooks sowohl mit Vorlage als auch Lösung, die du herunterladen kannst.
Du erhältst Zugang zum Online Q&A Forum, wo entweder andere Kursteilnehmer oder ich deine Fragen beantworten werden.
Und schließlich erhältst du auch ein Zertifikat bei erfolgreichem Kursabschluss, das sich gut in deinem Lebenslauf macht.
Achtung!
Dieser Kurs überschneidet sich mit meinem Kurs "Spark mit Databricks in AWS für Data Science/Engineering", der die Inhalte diesen Kurses und noch umfangreiche weitere Lektionen für Databricks in der AWS Cloud enthält.
30 Tage Geld-zurück-Garantie!
Wenn du mit dem Kurs schließlich nicht zufrieden bist, kannst du ihn gerne ohne Probleme innerhalb von 30 Tagen zurückgeben und du bekommst dein Geld wieder.
Für wen ist dieser Kurs eher nicht geeignet?
Alle, die PySpark, Databricks oder AWS von A-Z lernen möchten – also alle Aspekte von hinten bis vorne wissen möchten – werden in diesem Kurs höchstwahrscheinlich nicht auf ihre Kosten kommen.
Der Ansatz, der hier genommen wird ist, dass wir notwendige Spark, Databricks und AWS Features lernen werden, um schnell und mit praktischem Fokus Mehrwert durch Projekte im Data Engineering und Data Science Bereich zu generieren.
Who this course is for:
- Jeder, der Apache Spark mit Databricks lernen möchte
- Data Engineers, Data Scientists, Machine-Learning Engineers mit und ohne Vorkenntnisses in Apache Spark
- Informatiker, Python-Entwickler, DWH-Entwickler mit geringen Vorkenntnisses in Apache Spark und Interesse an Data Engineering/Data Science
