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Insegnerò pyspark da principiante a avanzato formazione pratica pronta per l'industria
Ingegneria dei dati, analisi dei dati, sviluppo web, automazione, sviluppo di intelligenza artificiale
Ho 11 anni di esperienza approfondita in Data Analytical Programming, Automazione, Data Quality Framework, REST APIs, Data Warehousing, Cloud Engineering e Web Development.
Ho competenze nelle seguen...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
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
