Maîtrisez le Big Data avec PySpark et DataBricks

Cette classe est destinée à vous aider à apprendre à effectuer des opérations ETL dans Databricks à l’aide de pyspark, à créer des modèles ML prêts pour la production, à en savoir plus sur l’optimisation des étincelles et à en savoir plus sur l’informatique distribuée.

Il y a beaucoup de choses différentes qui entrent dans le développement de grands

Ils travaillent avec d’énormes systèmes de traitement de données et des bases de données dans des environnements informatiques à grande échelle. Les ingénieurs du Big Data aident les entreprises à évaluer leurs performances, à comprendre la démographie du marché et à déterminer ce qui se passera dans le futur et comment le marché évoluera.

Dans ce cas, Azure Databricks :

Azure Databricks est une plateforme d’analyse de données qui fonctionne bien avec le service cloud Azure de Microsoft. Databricks SQL, Databricks Data Science & Engineering et Databricks Machine Learning sont trois environnements permettant de créer des applications gourmandes en données sur Azure Databricks.

Les gens vivent dans une maison appelée Data Lake.

Une idée appelée data lakehouse est un moyen de stocker des données qui incluent des parties de l’entrepôt de données et des parties du lac de données. Les personnes qui travaillent dans des « lacs de données », qui sont comme des « entrepôts de données », utilisent les mêmes structures de données et fonctionnalités de gestion pour stocker des informations dans des « lacs de données », qui sont généralement moins chers à stocker.

Spark streaming structuré :

Structured Streaming est un moteur de traitement de flux construit au-dessus du moteur Spark SQL.

Le streaming structuré est un moyen de traiter les flux rapidement, évolutif, tolérant aux pannes et de bout en bout en même temps sans que l’utilisateur ait à penser au streaming.

Les personnes qui étudient le langage naturel :

Le traitement automatique du langage naturel, ou NLP en abrégé, est la manipulation automatique du langage naturel, comme la parole et le texte, par un logiciel. C’est à cela que sert la PNL.

Depuis plus de 50 ans, les gens étudient comment les ordinateurs peuvent traiter le langage naturel. Cela vient de la linguistique, qui était un domaine qui a commencé lorsque les ordinateurs sont sortis.