Данные
Подготовить источник для обработки.
Apache Spark — движок для распределённой обработки данных.
Подготовить источник для обработки.
Описать необходимые преобразования.
Сверить результат и условия выполнения.
Определите задачу обработки и подготовьте учебные данные.
Курс по инженерии данных для специалистов с навыками SQL и Python: проектирование хранилищ, пайплайнов, Data Lake и потоковой обработки.
Курс Яндекс Практикума готовит инженеров данных с нуля: участники изучают Python и SQL, строят хранилища и автоматизируют обработку данных.
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
Курс аналитика данных: Excel и SQL, обработка данных на Python, визуализация и основы машинного обучения.
Apache Spark предоставляет средства для распределённой обработки данных. Задачи выполняются с учётом доступного окружения и конфигурации.
Движок применяют при обработке и анализе наборов данных. Понимание преобразований и выполнения задач помогает подготовить обработку и проверить её результат.
Производительность зависит от данных, ресурсов и устройства вычислений. Перед переносом решения на большой объём полезно проверить корректность на небольшом учебном наборе.
Программы, сервисы, языки и технологии помогают решать разные задачи. Выберите инструмент и узнайте, где его изучить.
ОткрытьУзнайте об этом навыке и связанных с ним материалах KURSEZ.
ОткрытьУзнайте об этом навыке и связанных с ним материалах KURSEZ.
Открыть