Türkiye Merkezli PySpark Eğitimleri

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde, canlı eğitimde katılımcılar, Python ve Spark'ı büyük veri analizinde birlikte kullanmayı uygulamalı alıştırmalar üzerinde çalışarak öğrenecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Büyük veriyi analiz etmek için Python ile Spark'ı nasıl kullanılacağını öğrenmek.
• Gerçek dünya senaryolarını taklit eden alıştırmalar üzerinde çalışmak.
• PySpark kullanarak büyük veri analizinde farklı araçları ve teknikleri uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yüz yüze), Databricks ve PySpark kullanarak ölçeklenebilir veri boruhatlari kurmak ve mevcut SQL iş akışlarını göç ettirmek isteyen veri mühendisleri, veri analistleri ve veri profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim, PySpark kullanılarak ölçeklenebilir veri işleme ve Makine Öğrenimi iş akışlarının oluşturulmasına yönelik pratik bir giriş niteliğindedir. Katılımcılar, Apache Spark'ın modern Büyük Veri ekosistemleri içinde nasıl çalıştığını ve dağıtık hesaplama ilkelerini kullanarak büyük veri kümelerini nasıl verimli bir şekilde işleyebileceklerini öğrenir.

Üç günlük bu uygulamalı kurs, Kubernetes tabanlı ortamlarda PySpark, Pandas ve Polars kullanarak verimli veri işleme iş yükleri oluşturmaya ve optimize etmeye odaklanmaktadır.

Katılımcılar, Spark uygulamalarının Kubernetes üzerinde nasıl çalıştığını ve uygulama düzeyindeki yapılandırma kararlarının performans, ölçeklenebilirlik, kaynak tüketimi ve maliyet üzerinde nasıl etkili olduğunu pratik bir anlayışla kavrayacaktır. Kurs; executor boyutlandırması, bellek tahsisi, dinamik tahsis, bölümlendirme stratejileri, shuffle davranışı, küçük dosya sorunları ve verimli Parquet işleme dahil olmak üzere temel optimizasyon alanlarını kapsamaktadır.

Kurs ayrıca Pandas ile çalışırken karşılaşılan yaygın zorlukları, özellikle bellek kısıtlamaları ve bellek yetersizliği hatalarını ele almakta ve seçili veri işleme iş yükleri için Polars'ı yüksek performanslı bir alternatif olarak tanıtmaktadır. Uygulamalı egzersizler aracılığıyla katılımcılar, performans ve bellek sorunlarını teşhis edecek, farklı yapılandırma stratejilerini karşılaştıracak ve gerçekçi ETL ve makine öğrenmesi senaryolarına optimizasyon teknikleri uygulayacaktır.

Kurs boyunca temel odak nokta pratik karar vermektir: darboğazları nasıl belirleyeceğinizi, uygun aracı seçmeyi, Spark'ı verimli bir şekilde yapılandırmayı ve altyapı kaynak tüketimi ile maliyet dengesini nasıl gözeterek performansı optimize edeceğinizi anlamaktır.