
Kubernetes for SWE do kỹ sư Thung lũng Silicon hướng dẫn
altoformula
Đừng bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu kiến thức chung về Kubernetes, cơ sở hạ tầng hot nhất ở Thung lũng Silicon, từ các học viên!
Basic
Kubernetes
Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

PySpark
Apache Spark
dữ liệu lớn
Máy học dữ liệu lớn
Xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực
Apache Cassandra
Apache Kafka
tảng băng trôi Apache
 Học trực tiếp từ các kỹ sư ở Thung lũng Silicon
 Bạn có muốn tham gia một bài giảng về dữ liệu lớn không? 🤗 
 
    
 
    
Bạn có thể dễ dàng học cách phát triển dữ liệu lớn với bí quyết của các nhà phát triển ở Thung lũng Silicon.
Nhiều tập đoàn và tổ chức tài chính lớn trên thế giới, bao gồm cả Thung lũng Silicon, đang sử dụng Apache Spark để phân tích lượng lớn dữ liệu và tạo ra các mô hình học máy. Làm việc với dữ liệu lớn là một kỹ năng cần thiết đối với các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Và khả năng của Spark hiện rất cần thiết để thu thập và phân tích dữ liệu lớn.
Spark được xây dựng ngay từ đầu dựa trên khung xử lý dữ liệu phân tán nên có thể xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực và biến nó thành mô hình machine learning đồng thời mở rộng công suất từ ít máy chủ lên tới hàng trăm máy chủ. Hiện tại, tôi quản lý hơn một petabyte (PB) dữ liệu và vận hành trên 100TB bộ nhớ.
Sau khi tham gia bài giảng này, bạn sẽ hiểu khung cốt lõi của Apache Spark , có thể dễ dàng thu thập và xử lý dữ liệu lớn cũng như tạo các mô hình học máy đơn giản bằng nhiều máy chủ. Nếu bạn biết cú pháp cơ bản của Python, bạn có thể học tốt.
 
    
Khả năng sử dụng RDD và Dataframe của Spark để phân tích dữ liệu lớn
 
    
Hiểu các yếu tố kỹ thuật khác nhau tạo nên khung học máy
 
    
Hiểu Spark Streaming để phân tích dữ liệu thời gian thực
 
     Cần xử lý lượng lớn dữ liệu
 nhà phát triển phụ trợ 
 
     Trường dữ liệu lớn
 Nhà phát triển tôi muốn học 
 
     Tìm hiểu kiến thức chuyên sâu về Spark
 Muốn trở thành kỹ sư dữ liệu 
1. Giới thiệu về Apache Spark
2. Các tính năng và ví dụ cơ bản về Apache Spark RDD
3. Apache Spark SQL và khung dữ liệu
4. Tìm hiểu sâu về Apache Spark Engine
5. Thư viện máy học Apache Spark, MLlib
6. Apache Spark Streaming, thư viện xử lý dữ liệu thời gian thực
Q. Đây có phải là khóa học mà những người không chuyên cũng có thể tham gia không?
Có, nhưng sẽ dễ hiểu hơn nếu bạn có kỹ năng Python cơ bản và kinh nghiệm xử lý dữ liệu.
Nếu bạn chưa quen với Python, hãy tìm hiểu những điều cơ bản về Python thông qua YouTube hoặc xem bài giảng bên dưới trước! Ngay cả khi bạn chỉ xem những điều cơ bản, bạn sẽ không gặp khó khăn gì khi theo dõi toàn bộ bài giảng.
Q. Nội dung khóa học được đề cập ở cấp độ nào?
Nó bao gồm mọi thứ từ những điều cơ bản về Spark đến thông tin nâng cao cần thiết cho doanh nghiệp.
Q. Tại sao tôi nên học Spark?
Spark đang xử lý dữ liệu lớn không chỉ ở Hàn Quốc mà còn ở hầu hết các công ty ở Thung lũng Silicon. Nếu biết xử lý dữ liệu bằng Spark thì việc xin việc sẽ dễ dàng hơn.
 
    
|  | 
Bài giảng thực hành này được thiết lập bằng Docker. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Docker, tôi khuyên bạn nên xem khóa học Docker miễn phí của tôi. Link bài giảng: [ https://inf.run/8eFCL ]
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai biết cú pháp cơ bản của Python
Những người muốn chuyển sang sự nghiệp dữ liệu lớn
상대적으로 안 định ổn định hơn trở thành kỹ sư hậu trường
Bất cứ ai muốn chuyển sang vị trí kỹ sư back-end
Apache Spark có thông tin và chi tiết mới nhất mà bạn muốn biết
Cần biết trước khi bắt đầu?
trăn
Docker
11,221
Học viên
808
Đánh giá
320
Trả lời
4.8
Xếp hạng
26
Các khóa học
한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀
안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.
🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.
🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!
🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다
Tất cả
65 bài giảng ∙ (7giờ 46phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
64 đánh giá
4.6
64 đánh giá

Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Học nhanh chỉ những nội dung quan trọng, dữ liệu mẫu hoặc mã nguồn được sắp xếp tốt nên có thể học một cách hiệu quả!
Chào Ophelie, chúng tôi thực sự rất cảm ơn bạn vì đã dành thời gian để lại đánh giá tốt!

Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã nghe nội dung hay một cách dễ dàng và dễ hiểu!
Xin chào Gong Jun-ho, Cảm ơn bạn đã dành thời gian để lại đánh giá tốt.

Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã tham gia khóa học này rất tốt. Tôi đã tham gia khóa học để thực hiện các công việc liên quan đến Spark. Phần lý thuyết và thực hành đã đề cập đến những nội dung cốt lõi rất tốt, điều này rất hữu ích cho tôi.
Chào anh Shim Jun-geol, Cảm ơn anh đã dành thời gian để lại đánh giá tốt. Em rất vui khi biết nó đã giúp ích cho công việc của anh!

Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tuy vẫn đang trong quá trình học, tôi khá hài lòng vì tổng quan, bố cục bài giảng và phương pháp giải thích được xây dựng tốt. Mặc dù không giải thích chi tiết từng cú pháp code, nhưng giảng viên giải thích luồng thực thi và nguyên lý hoạt động khi xem code, vì vậy tôi nghĩ đây là một bài giảng phù hợp để học tập và tiếp thu nếu bạn có kinh nghiệmCoding ở một mức độ nhất định.
Xin chào anh/chị 최규영, Cảm ơn anh/chị đã dành thời gian để lại đánh giá tốt.

Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Hiện tại, tôi đã chuyển sang làm Data Engineer và làm việc ở Mỹ được khoảng 1 năm. Việc xem lại các khái niệm về Spark và học thêm những nội dung mới rất hữu ích cho tôi!!
Xin chào gogo91rla, Cảm ơn bạn đã dành thời gian để lại một đánh giá tốt! Rất vui vì nó hữu ích cho bạn!
2.088.232 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!