4 190 ₽
Apache Spark и PySpark на практике: ETL и большие данные
Открыть наSTEPIK.ORG
Практический курс по Apache Spark и PySpark для инженеров данных и аналитиков. Разберём архитектуру Spark, DataFrame API, ETL, joins, partitions, shuffle, Parquet, Catalyst, explain(), кеширование и оптимизацию. Построим полноценный конвейер обработки данных: raw data → PySpark → Parquet → ClickHouse.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 3 | |||||
| 0 | |||||
| 0 | |||||
| 0.000 | |||||
| 34 | |||||
| 99 | |||||
| 4 190 ₽ | — | ||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||
| Сложность | easy | — | — | — | — |