Schulung - PySpark - Big Data Analytics mit Apache Spark und Python

Für wen ist dieses Seminar geeignet?  

Der Kurs richtet sich primär an Data Scientists und Data Analysts, die große Datenmengen mit Python und Apache Spark (PySpark) verarbeiten und analysieren möchten.

Welche Voraussetzungen sollten die Teilnehmenden mitbringen?  

Teilnehmende sollten über grundlegende Kenntnisse in Programmierung und SQL verfügen. Englischkenntnisse sind hilfreich, da einige Materialien nur auf Englisch verfügbar sind.

Welche Vorteile bringt die Teilnahme an diesem Seminar?  

Die Teilnahme am Seminar ermöglicht es den Teilnehmenden, umfangreiche Kenntnisse in der Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und Python zu erwerben. Dies kann die beruflichen Fähigkeiten erweitern und die Karrierechancen in der Data-Science-Branche verbessern. Das Seminar bietet den Teilnehmenden damit einen praxisnahen Einstieg in Big Data Analytics - auch für Einsteiger:innen ohne Spark-Erfahrung.  

Welche Lernmethoden kommen zum Einsatz?  

Das Seminar legt großen Wert auf praktische Anwendungen. Die behandelten Konzepte werden durch Folien und praktische Beispiele veranschaulicht, und die Teilnehmenden haben die Möglichkeit, das Gelernte mithilfe von Python in der Cloud mit Jupyter Notebooks umzusetzen.

Was ist der Unterschied zwischen PySpark und Apache Spark?

Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung. PySpark ist das offizielle Python-Interface für Spark und ermöglicht es, Spark-Cluster mit Python-Syntax zu programmieren. So lassen sich große Datenmengen effizient analysieren, ohne Scala oder Java zu beherrschen.

Welche Vorteile bietet PySpark Data Scientists sowie Analystinnen und Analysten?

PySpark kombiniert die einfache Syntax von Python mit der hohen Performance von Spark. Damit können Sie Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, Machine-Learning-Modelle trainieren und Analysen im Big-Data-Maßstab durchführen - alles in einer einheitlichen Entwicklungsumgebung.

Benötigt man Vorkenntnisse in Spark oder Hadoop, um an dem Seminar teilzunehmen?

Nein, das Seminar ist praxisnah für Einsteiger:innen konzipiert. Grundkenntnisse in Python und SQL sind ausreichend, um die Übungen und Beispiele erfolgreich umzusetzen. Spark- und Hadoop-Konzepte werden Schritt für Schritt eingeführt.

Wie praxisorientiert ist die Schulung?

Sehr praxisorientiert, da alle Teilnehmenden in einer Cloud-Umgebung mit eigenem Spark-Cluster arbeiten. Übungen und Projekte werden über Jupyter Notebooks umgesetzt - ideal, um reale Workflows aus Data-Science- und Big-Data-Projekten nachzuvollziehen.

Wird im Seminar auch Machine Learning mit PySpark behandelt?

Ja, Sie lernen, wie Sie Machine-Learning-Modelle mit PySpark MLlib erstellen, trainieren und evaluieren. Dabei werden typische Verfahren wie Regression, Klassifikation und Modellbewertung anhand realer Datensätze geübt.

Welche Vorteile bietet PySpark gegenüber Pandas oder reinen Python-Workflows?

Während Pandas für kleinere Datenmengen optimiert ist, kann PySpark gigantische Datenbestände verteilt auf Cluster verarbeiten. Es skaliert horizontal und eignet sich ideal für Big-Data- und Cloud-Analysen, ohne dass der Code manuell parallelisiert werden muss.

Wie können die Teilnehmenden nach dem Seminar weiter mit PySpark arbeiten?

Sie können Ihr Wissen direkt in Big-Data-Projekten anwenden oder aufbauende Kurse zu Data Engineering, Spark Streaming oder