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Dieses Modul f眉hrt Sie in Spark ein und gibt Ihnen einen 脺berblick 眉ber die wichtigsten Funktionen und Anwendungen im Bereich des Data Engineering. Sie werden den Prozess der Verbindung mit einem Spark-Cluster anhand von SN-Laboren kennenlernen und sich mit verschiedenen Themen wie Regression, Meilenvorhersage, Klassifizierung, Diabetikerklassifizierung, Clustering und Clustering von Lastdaten mithilfe von SparkML besch盲ftigen. Au脽erdem erhalten Sie Einblicke in die Konstruktion dieser Modelle mit Spark ML. Au脽erdem wird dieses Modul GraphFrames auf Apache Spark behandeln und Sie in praktischen 脺bungen anleiten.

Dieses Modul beginnt mit Apache Spark Structured Streaming und seiner Rolle bei der Verarbeitung von Streaming-Daten mit Spark SQL. Sie erwerben Kenntnisse 眉ber die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Structured Streaming. Das Modul deckt dann den Prozess Extrahieren-Transformieren-Laden ab und bietet praktische Erfahrung bei der 脺bertragung von Daten von einer Quelle zu einem anderen Ziel mit unterschiedlichen Datenformaten oder -strukturen. Dar眉ber hinaus erhalten Sie ein praktisches Verst盲ndnis 蹿眉谤 die Extraktion und Transformation von Merkmalen mit Hilfe von Spark extract and transform features. Das Modul befasst sich auch mit Pipelines 蹿眉谤 maschinelles Lernen mit Spark und demonstriert den Prozess und die damit verbundenen Vorteile. Schlie脽lich werden Sie das Konzept der Modellpersistenz und seine wichtige Rolle beim maschinellen Lernen verstehen.

In diesem Modul werden Sie die im Kurs erworbenen F盲higkeiten und Techniken der Datentechnik anwenden. Der Kurs schlie脽t mit einem Abschlussprojekt und Aufgaben ab, in denen Sie Ihre F盲higkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen k枚nnen. Sie schl眉pfen in die Rolle eines Data Engineers, der in einem renommierten Beratungsunternehmen 蹿眉谤 die Luftfahrt arbeitet, das 蹿眉谤 seine Geschicklichkeit im Umgang mit gro脽en Datenmengen bekannt ist. Ihre Rolle als Data Engineer ist von entscheidender Bedeutung, denn die Data Scientists verlassen sich bei der Durchf眉hrung von ETL-Aufgaben (Extract, Transform, Load) und der Einrichtung von Pipelines 蹿眉谤 maschinelles Lernen auf Ihr Fachwissen. W盲hrend die Data Scientists 眉ber Fachwissen im Bereich des maschinellen Lernens verf眉gen, sind sie bei der Handhabung verschiedener Algorithmen und Datenformate auf Ihr Fachwissen angewiesen. Ihr Beitrag spielt eine wichtige Rolle bei der reibungslosen Ausf眉hrung ihrer Aufgaben.