PySpark Formazione in Italia

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Italia, copre la piattaforma Stratio, concentrandosi sui moduli Rocket e Intelligence con PySpark. I partecipanti padroneggeranno l'ingestione, la trasformazione e l'analisi avanzata dei dati, acquisendo competenze pratiche su loop, UDF e flussi di lavoro dei dati enterprise.

In questa formazione live guidata da un istruttore in Italia, i partecipanti impareranno come utilizzare Python e Spark insieme per analizzare Big Data, lavorando su esercizi pratici.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Imparare come utilizzare Spark con Python per analizzare Big Data.
• Lavorare su esercizi che simulano casi del mondo reale.
• Utilizzare diversi strumenti e tecniche per l'analisi di Big Data con PySpark.

Questo corso live tenuto da un istruttore (online o in presenza) si rivolge a ingegneri dei dati, analisti dati e professionisti del settore che desiderano utilizzare Databricks e PySpark per creare pipeline di dati scalabili e migrare workflow SQL esistenti.

Questo corso offre un’introduzione pratica alla creazione di flussi di lavoro per l'elaborazione dei dati e l'apprendimento automatico in modo scalabile, sfruttando PySpark. I partecipanti acquisiranno conoscenze su come Apache Spark si inserisca negli attuali ecosistemi di Big Data e sulle modalità più efficaci per elaborare set di dati di grandi dimensioni grazie ai principi del calcolo distribuito.

Questo corso pratico di tre giorni si concentra sulla creazione e sull'ottimizzazione di carichi di lavoro per l'elaborazione dati efficienti utilizzando PySpark, Pandas e Polars in ambienti basati su Kubernetes.

I partecipanti svilupperanno una comprensione pratica di come le applicazioni Spark vengono eseguite su Kubernetes e di come le decisioni di configurazione a livello di applicazione influenzino le prestazioni, la scalabilità, il consumo delle risorse e i costi. Il corso copre le principali aree di ottimizzazione, tra cui la dimensione degli executor, l'allocazione della memoria, l'allocazione dinamica, le strategie di partizionamento, il comportamento dello shuffle, il problema dei file di piccole dimensioni e l'elaborazione efficiente di Parquet.

Il corso affronta anche le sfide comuni legate all'uso di Pandas, inclusi i limiti di memoria e i guasti dovuti alla mancanza di memoria (out-of-memory), e introduce Polars come alternativa ad alte prestazioni per specifici carichi di lavoro di elaborazione dati. Attraverso esercizi pratici, i partecipanti impareranno a diagnosticare i problemi di prestazioni e memoria, a confrontare diverse strategie di configurazione e ad applicare tecniche di ottimizzazione a scenari realistici di ETL e machine learning.

L'attenzione durante il corso è rivolta al processo decisionale pratico: comprendere come identificare i colli di bottiglia, selezionare lo strumento appropriato, configurare Spark in modo efficiente e bilanciare le prestazioni con il consumo delle risorse infrastrutturali e i costi.