Insegnerò pyspark da principiante a avanzato formazione pratica pronta per l'industria

Vuoi lavorare con big data come veri ingegneri dei dati? Offro formazione passo passo su PySpark con una roadmap chiara, esempi pratici e casi d'uso reali usati nei sistemi di produzione.

Roadmap di apprendimento PySpark (Principiante Avanzato)

1. Fondamenti

Panoramica di PySpark, architettura di Spark (Driver & Executors), SparkSession, RDD vs DataFrame

Obiettivo: Capire come funziona Spark

2. DataFrame & I/O

Creare DataFrame, schema, leggere/scrivere CSV, JSON, Parquet

Obiettivo: Caricare e visualizzare i dati

3. Operazioni di base

select, filter, withColumn, groupBy, join, aggregazioni

Obiettivo: Trasformare i dati con sicurezza

4. PySpark SQL

Temp views, query SQL, DataFrame vs API SQL

Obiettivo: Analizzare big data usando SQL

5. Ottimizzazione delle prestazioni

Partizionamento, cache/persist, broadcast join, basi dello shuffle

Obiettivo: Scrivere job veloci ed efficienti

6. PySpark avanzato

Funzioni di finestra, UDF, gestione di dati annidati/JSON

Obiettivo: Risolvere problemi complessi sui dati

7. Cloud & integrazione

PySpark con AWS S3, integrazione Snowflake

Obiettivo: Costruire pipeline reali

8. Pratica reale

Pipeline ETL, validazione dei dati, preparazione ai colloqui

Obiettivo finale: Diventare un ingegnere dei dati PySpark pronto per il lavoro