Học thực hành Spark theo cách thực tế Part1

Thực hành Spark theo hướng dẫn Part 1

Giới thiệu khóa học

"Thực hành Spark thực tế Phần 1" là khóa học thực hành được thiết kế dành cho tất cả đối tượng từ người học mới tiếp cận khoa học dữ liệu đến những người làm việc thực tế đang chuẩn bị cho các dự án thực tế sử dụng Spark. Khóa học này được cấu trúc để có thể học một cách có hệ thống từ các khái niệm cơ bản của Spark đến cách ứng dụng trong thực tế, đặc biệt tập trung vào các lệnh thiết yếu và phương pháp xử lý dữ liệu cần thiết cho việc thực hiện dự án Spark.

@Apache Spark, @Dữ liệu lớn, @Học máy, @Kỹ thuật dữ liệu, @Chuyển đổi dữ liệu

Mục tiêu bài giảng

• Nguyên lý cơ bản và cấu hình môi trường của Spark: Học được nguyên lý hoạt động của Spark và phương pháp cấu hình môi trường để có thể sử dụng hiệu quả trong môi trường local và Docker.

• Xử lý dữ liệu phân tán và tối ưu hóa: Thực hành các khái niệm xử lý phân tán của Spark và phân vùng dữ liệu, shuffle, cấu hình tài nguyên cluster, v.v., để xây dựng nền tảng cho việc xử lý dữ liệu quy mô lớn.

• Nắm vững kỹ thuật xử lý dữ liệu tập trung vào thực tế: Thông qua các lệnh Spark đa dạng để tải, chuyển đổi, lọc, kết hợp dữ liệu và học các kỹ thuật xử lý dữ liệu nâng cao.

• Phát triển khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng DataFrame của Spark và các lệnh SQL để phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả.

  
  

Cấu trúc chương trình học

1. Định hướng

   • Giới thiệu khái niệm Spark và khả năng ứng dụng thực tế, đồng thời đưa ra hướng học tập.

2. Cấu hình môi trường Spark

   • Học cách cài đặt và cấu hình Spark sử dụng môi trường local và Docker để thiết lập môi trường thực hành.

3. Khái niệm xử lý phân tán

   • Spark học cách xử lý dữ liệu quy mô lớn và các nguyên lý cơ bản của xử lý phân tán.

4. Hiểu về hoạt động của Spark

   • Hiểu về nguyên lý hoạt động cốt lõi của Lazy Operation, phân vùng, shuffle thông qua Jupyter Notebook và Spark UI một cách trực quan.

5. Các lệnh Spark thiết yếu trong thực tế

   • Học các lệnh thường được sử dụng trong thực tế như tải dữ liệu, lọc ngày tháng, join, aggregation, sử dụng UDF, lưu trữ dữ liệu, v.v.

   • Cũng bao gồm cách sử dụng hiệu quả các lệnh SQL.

6. Xử lý dữ liệu nâng cao

   • Học các kỹ thuật nâng cao để xử lý các vấn đề thường gặp trong thực tế như xử lý dữ liệu chuỗi, xử lý giá trị null, làm việc với dữ liệu JSON, tối ưu hóa phân vùng.

Khóa học này dành cho ai?

• Học từ cơ bản đến ứng dụng thực tế của Spark dành cho người học mới bắt đầu

• Phân tích dữ liệu sử dụng Spark và muốn học các kỹ thuật kỹ sư dữ liệu kỹ sư dữ liệu

• Các chuyên gia thực tế muốn thực hiện dự án Spark của doanh nghiệp hoặc xây dựng pipeline dữ liệu có thể mở rộng

Hiệu quả mong đợi sau khi học

• Có thể trang bị khả năng xử lý và phân tích dữ liệu bằng Spark, đồng thời đảm bảo năng lực thực hiện các dự án Spark trong doanh nghiệp.

• Học hỏi bí quyết xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn thông qua việc tải, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu trong thực tế.

• Bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho dự án Spark trong môi trường cloud sẽ được đề cập trong Part 2.

Nếu bạn mới bắt đầu với Spark hoặc muốn học các kỹ năng thực tế trong xử lý dữ liệu, thì "Thực hành Spark Part 1 theo từng bước" sẽ là điểm khởi đầu hoàn hảo. Hãy cùng bước vào thế giới khoa học dữ liệu! 🎓✨