Lerne PySpark von Grund auf im Jahr 2025: Der vollständige Leitfaden

Was ist PySpark? 

PySpark ist die Kombination aus zwei leistungsstarken Technologien: Python und Apache Spark.

Python ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Softwareentwicklung, vor allem für Data Science und maschinelles Lernen, vor allem wegen seiner benutzerfreundlichen und unkomplizierten Syntax.

Andererseits ist Apache Spark ein Framework, das große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten kann. Spark wurde mit Scala entwickelt, einer Sprache, die uns mehr Kontrolle über It gibt. Scala ist jedoch keine beliebte Programmiersprache unter Datenpraktikern. Deshalb wurde PySpark entwickelt, um diese Lücke zu schließen.

PySpark bietet eine API und eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um mit Spark zu interagieren. Es nutzt die Einfachheit und Flexibilität von Python, um die Verarbeitung von Big Data für ein breiteres Publikum zugänglich zu machen.

Was macht PySpark so beliebt? 

In den letzten Jahren ist PySpark zu einem wichtigen Werkzeug für Datenpraktiker geworden, die große Datenmengen verarbeiten müssen. Wir können seine Beliebtheit durch mehrere Schlüsselfaktoren erklären:

• Einfacher Gebrauch: PySpark verwendet die vertraute Syntax von Python, was es für Datenexperten wie uns leichter zugänglich macht.
• Geschwindigkeit und Effizienz: Durch die Verteilung der Berechnungen auf mehrere Rechnercluster kann PySpark große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten.
• Skalierbarkeit: PySpark passt sich an wachsende Datenmengen an und ermöglicht es uns, unsere Anwendungen zu skalieren, indem wir mehr Rechenressourcen hinzufügen.
• Vielseitigkeit: Es bietet ein breites Ökosystem von Bibliotheken für verschiedene Aufgaben, von der Datenbearbeitung bis zum maschinellen Lernen.
• Starke Gemeinschaft: Wir können uns auf eine große und aktive Gemeinschaft verlassen, die uns bei Problemen und Herausforderungen unterstützt und Ressourcen zur Verfügung stellt.

Mit PySpark können wir auch vorhandene Python-Kenntnisse und -Bibliotheken nutzen. Wir können es leicht mit gängigen Tools wie Pandas und integrieren. Scikit-learnund wir können verschiedene Datenquellen nutzen.

Hauptmerkmale von PySpark

PySpark wurde speziell für Big Data und maschinelles Lernen entwickelt. Aber welche Funktionen machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Verarbeitung großer Datenmengen? Schauen wir sie uns an:

• Resiliente verteilte Datensätze (RDDs): Dies sind die grundlegenden Datenstrukturen von PySpark. Dank ihnen können Datenumwandlung, Filterung und Aggregationen parallel durchgeführt werden.
• DataFrames und SQL: In PySpark stellen DataFrames eine höhere Abstraktionsebene dar, die auf RDDs aufbaut. Wir können sie mit Spark SQL und Abfragen verwenden, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.
• Bibliotheken für maschinelles Lernen: Verwendung von PySpark's MLlib Bibliothek können wir skalierbare Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression erstellen und nutzen.
• Unterstützt verschiedene Datenformate: PySpark bietet Bibliotheken und APIs zum Lesen, Schreiben und Verarbeiten von Daten in verschiedenen Formaten, wie z.B. CSV, JSON, Parquet und Avro.
• Fehlertoleranz: PySpark behält den Lernpfad für jedes RDD. Wenn ein Knoten während der Ausführung ausfällt, rekonstruiert PySpark die verlorene RDD-Partition mithilfe dieser Tracking-Informationen. Das Risiko eines Datenverlusts ist also gering.
• In-Memory-Verarbeitung: PySpark speichert Zwischendaten im Arbeitsspeicher, wodurch weniger Festplattenoperationen erforderlich sind, was wiederum die Leistung der Datenverarbeitung erhöht. 
• Streaming und Echtzeitverarbeitung: Wir können die Spark Streaming-Komponente nutzen, um Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten und Analysen nahezu in Echtzeit durchzuführen.

Warum ist das Erlernen von PySpark so nützlich?

Die Datenmenge wird immer größer. Bei der Datenverarbeitung, der Datenanalyse und dem maschinellen Lernen geht es heute darum, mit großen Datenmengen zu arbeiten. Wir brauchen leistungsstarke Tools, die diese Daten effizient und zeitnah verarbeiten. PySpark ist eines dieser Tools. 

PySpark hat eine Vielzahl von Anwendungen 

Wir haben die Stärken von PySpark bereits erwähnt, aber schauen wir uns nun ein paar konkrete Beispiele an, wo du sie einsetzen kannst:

• Data ETL. Die Fähigkeit von PySpark zur effizienten Datenbereinigung und -umwandlung wird für die Verarbeitung von Sensordaten und Produktionsprotokollen in der Produktion und Logistik genutzt.
• Maschinelles Lernen. Die MLlib-Bibliothek wird verwendet, um Modelle für personalisierte Empfehlungen, Kundensegmentierung und Umsatzprognosen im E-Commerce zu entwickeln und einzusetzen.
• Grafikverarbeitung. Die GraphFrames von PySpark werden verwendet, um soziale Netzwerke zu analysieren und Beziehungen zwischen Nutzern zu verstehen.
• Stream-Verarbeitung. Die Structured Streaming API von PySpark ermöglicht die Verarbeitung von Finanztransaktionen in Echtzeit, um Betrug aufzudecken.
• SQL-Datenverarbeitung. Die SQL-Schnittstelle von PySpark erleichtert Forschern und Analytikern im Gesundheitswesen die Abfrage und Analyse großer genomischer Datensätze.

Es gibt eine Nachfrage nach Fähigkeiten in PySpark

Mit dem Aufschwung von Data Science und maschinellem Lernen und der Zunahme der verfügbaren Daten gibt es eine hohe Nachfrage nach Fachkräften mit Kenntnissen in der Datenbearbeitung. Laut dem The State of Data & AI Literacy Report 2024legen 80% der Führungskräfte Wert auf Fähigkeiten zur Datenanalyse und -manipulation.

Das Erlernen von PySpark kann eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten eröffnen. Über 800 Stellenanzeigen auf Indeed, von Dateningenieuren bis zu Datenwissenschaftlern, zeigen die Nachfrage nach PySpark-Kenntnissen in datenbezogenen Stellen Stellenausschreibungen.

Wie du PySpark 2025 von Grund auf lernst

Wenn du PySpark methodisch lernst, hast du mehr Chancen auf Erfolg. Konzentrieren wir uns auf ein paar Prinzipien, die du auf deiner Lernreise anwenden kannst.

1. Verstehe, warum du PySpark lernst

Bevor du die technischen Details lernst, solltest du deine Motivation für das Erlernen von PySpark definieren. Frag dich selbst:

• Was sind meine beruflichen Ziele?
• Ist PySpark eine Fähigkeit, die du brauchst, um in deiner aktuellen Position voranzukommen oder deinen Traumjob zu bekommen?
• Welche Möglichkeiten erwartest du, wenn du PySpark beherrschst? 
• Welche Probleme versuche ich zu lösen?
• Fällt es dir schwer, große Datenmengen zu verarbeiten, die mit den dir bekannten Tools nicht zu bewältigen sind?
• Musst du komplexe Datentransformationen durchführen oder fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle erstellen?
• Was interessiert mich?
• Findest du die Idee, skalierbare Datenpipelines zu bauen, spannend?
• Interessierst du dich für Big Data und sein Potenzial, neue Erkenntnisse zu gewinnen?
• Habe ich ein bestimmtes Projekt im Sinn, für das ich die Fähigkeiten von PySpark benötige?
• Arbeitest du an einem persönlichen Projekt, bei dem es um die Verarbeitung oder Analyse großer Datenmengen geht?
• Braucht dein Unternehmen PySpark-Kenntnisse für ein bevorstehendes Projekt?

2. Beginne mit den Grundlagen von PySpark

Nachdem du deine Ziele festgelegt hast, solltest du die Grundlagen von PySpark beherrschen und verstehen, wie sie funktionieren.

Python-Grundlagen

Da PySpark auf Python aufbaut, musst du dich mit Python vertraut machen, bevor du PySpark benutzen kannst. Du solltest dich im Umgang mit Variablen und Funktionen wohlfühlen. Außerdem solltest du mit Bibliotheken zur Datenbearbeitung wie Pandas vertraut sein. DataCamp's Einführung in Python und Datenbearbeitung mit Pandas können dir dabei helfen, auf Touren zu kommen.

PySpark installieren und die Grundlagen lernen

Du musst PySpark installieren, um es zu benutzen. Du kannst PySpark mit pip oder Conda herunterladen, es manuell von der offiziellen Website herunterladen oder mit DataLab starten, um mit PySpark in deinem Browser zu arbeiten.

Wenn du wissen willst, wie du PySpark einrichtest, sieh dir diese Anleitung an wie man PySpark unter Windows, Mac und Linux installiert.

PySpark DataFrames

Das erste Konzept, das du lernen solltest, ist, wie PySpark DataFrames funktionieren. Sie sind einer der Hauptgründe, warum PySpark so schnell und effizient arbeitet. Verstehen, wie man sie erstellt, transformiert (mappen und filtern) und bearbeitet. Das Tutorial über wie man mit PySpark arbeitet wird dir bei diesen Konzepten helfen.

3. Beherrsche mittlere PySpark-Kenntnisse

Sobald du die Grundlagen beherrschst, ist es an der Zeit, die fortgeschrittenen PySpark-Fähigkeiten zu erkunden.

Spark SQL

Einer der größten Vorteile von PySpark ist die Möglichkeit, SQL-ähnliche Abfragen durchzuführen, um DataFrames zu lesen und zu bearbeiten, Aggregationen durchzuführen und Fensterfunktionen zu verwenden. Hinter den Kulissen verwendet PySpark Spark SQL. Diese Einführung in Spark SQL in Python kann dir bei dieser Aufgabe helfen.

Datenverarbeitung und -umwandlung

Die Arbeit mit Daten setzt voraus, dass du sie bereinigen, umwandeln und für die Analyse vorbereiten kannst. Dazu gehören der Umgang mit fehlenden Werten, die Verwaltung verschiedener Datentypen und die Durchführung von Aggregationen mit PySpark. Nimm das DataCamp's Cleaning Data with PySpark um praktische Erfahrungen zu sammeln und diese Fähigkeiten zu beherrschen.

Maschinelles Lernen mit MLlib

PySpark kann dank der MLlib-Bibliothek auch für die Entwicklung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen verwendet werden. Du solltest lernen, mit dieser Bibliothek Feature Engineering, Modellevaluierung und Hyperparameter-Tuning durchzuführen. DataCamp's Maschinelles Lernen mit PySpark Kurs bietet eine umfassende Einführung.

4. PySpark durch Handeln lernen

Der Besuch von Kursen und das Üben von Übungen mit PySpark ist eine hervorragende Möglichkeit, sich mit der Technologie vertraut zu machen. Um PySpark zu beherrschen, musst du jedoch anspruchsvolle und fähigkeitserweiternde Aufgaben lösen, wie du sie auch in realen Projekten findest. Du kannst mit einfachen Aufgaben zur Datenanalyse beginnen und nach und nach zu komplexeren Herausforderungen übergehen.

Hier sind einige Möglichkeiten, deine Fähigkeiten zu trainieren:

• Nimm an Webinaren und Code Alongs teil. Suche nach kommenden DataCamp-Webinaren und Online-Events, bei denen du die PySpark-Tutorials und Code-Beispiele verfolgen kannst. Das wird dir helfen, dein Verständnis von Konzepten zu festigen und dich mit den Codierungsmustern vertraut zu machen.
• Entwickle unabhängige Projekte. Finde Datensätze, die dich interessieren, und wende deine PySpark-Kenntnisse an, um sie zu analysieren. Das kann von der Analyse von Trends in den sozialen Medien bis hin zur Untersuchung von Finanzmarktdaten alles sein.
• Trage zu Open-Source-Projekten bei. Trage zu PySpark-Projekten auf Plattformen wie GitHub bei, um Erfahrungen mit der Zusammenarbeit mit anderen und der Arbeit an realen Projekten zu sammeln.
• Erstelle einen persönlichen Blog. Schreibe über deine PySpark-Projekte, teile deine Erkenntnisse und trage zur PySpark-Community bei, indem du einen persönlichen Blog erstellst.

5. Baue ein Portfolio von Projekten auf

Wenn du auf deiner PySpark-Lernreise weitergehst, wirst du verschiedene Projekte abschließen. Um deine PySpark-Fähigkeiten und -Erfahrungen potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren, solltest du sie in einem Portfolio zusammenstellen. Dieses Portfolio sollte deine Fähigkeiten und Interessen widerspiegeln und auf den Beruf oder die Branche zugeschnitten sein, für die du dich interessierst.

Versuche, deine Projekte originell zu gestalten und deine Problemlösungskompetenz unter Beweis zu stellen. Füge Projekte hinzu, die zeigen, dass du verschiedene Aspekte von PySpark beherrschst, z.B. Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung. Dokumentiere deine Projekte und stelle den Kontext, die Methodik, den Code und die Ergebnisse dar. Du kannst verwenden DataLabverwenden, eine Online-IDE, mit der du Code schreiben, Daten gemeinsam analysieren und deine Erkenntnisse teilen kannst.

Hier sind zwei PySpark-Projekte, an denen du arbeiten kannst:

• Bereinigung eines Auftragsdatensatzes mit PySpark
• Aufbau eines Nachfrageprognosemodells

6. Fordere dich weiter heraus

PySpark zu lernen ist eine kontinuierliche Reise. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter, und es werden regelmäßig neue Funktionen und Anwendungen entwickelt. PySpark ist da keine Ausnahme.

Wenn du die Grundlagen beherrschst, kannst du dich nach anspruchsvolleren Aufgaben und Projekten wie Leistungsoptimierung oder GraphX umsehen. Konzentriere dich auf deine Ziele und spezialisiere dich auf Bereiche, die für deine beruflichen Ziele und Interessen relevant sind.

Halte dich über die neuen Entwicklungen auf dem Laufenden und lerne, wie du sie auf deine aktuellen Projekte anwenden kannst. Übe weiter, suche nach neuen Herausforderungen und Gelegenheiten und nimm die Idee an, dass man aus Fehlern lernen kann.

Fassen wir die Schritte zusammen, die wir für einen erfolgreichen PySpark-Lernplan unternehmen können:

Ein Beispiel für einen PySpark-Lernplan

Auch wenn jeder Mensch auf seine Weise lernt, ist es immer gut, einen Plan oder einen Leitfaden zu haben, dem man beim Erlernen eines neuen Werkzeugs folgt. Wir haben einen möglichen Lernplan erstellt, der zeigt, worauf du deine Zeit und deine Bemühungen konzentrieren solltest, wenn du gerade erst mit PySpark anfängst. 

Monat 1: PySpark-Grundlagen

• Kernkonzepte. Installiere PySpark und erkunde seine Syntax. Verstehe die Kernkonzepte von Apache Spark, seine Architektur und wie es verteilte Datenverarbeitung ermöglicht.
• PySpark Grundlagen. Lerne, deine PySpark-Umgebung einzurichten, SparkContexts und SparkSessions zu erstellen und grundlegende Datenstrukturen wie RDDs und DataFrames zu erkunden. 
• Datenbearbeitung. Beherrsche die wichtigsten PySpark-Operationen zur Datenmanipulation, einschließlich Filtern, Sortieren, Gruppieren, Aggregieren und Verbinden von Datensätzen. Du kannst die Reinigungsaufträge mit PySpark Projekt durchführen.

Monat 2: PySpark für Datenanalyse und SQL

• Arbeiten mit verschiedenen Datenformaten: Lerne mit PySpark, Daten in verschiedenen Formaten zu lesen und zu schreiben, darunter CSV, JSON, Parquet und Avro.
• Spark SQL. Lerne die Verwendung von Spark SQL zum Abfragen und Analysieren von Daten mit vertrauter SQL-Syntax. Erkunde Konzepte wie DataFrames, Datasets und SQL-Funktionen. 
• Datenvisualisierung und Feature Engineering: Erforsche Datenvisualisierungstechniken in PySpark mit Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, um Erkenntnisse aus deinen Daten zu gewinnen. Lerne, wie du Daten verarbeitest und Feature Engineering durchführst, indem du den Feature Engineering mit PySpark Kurs.

Monat 3-4: PySpark für maschinelles Lernen und fortgeschrittene Themen

• MLlib Einführung: Beginne mit der PySpark MLlib-Bibliothek für maschinelles Lernen. Erkunde grundlegende Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Clustering. Du kannst das Maschinelles Lernen mit PySpark Kurs nutzen.
• Aufbau von ML-Pipelines. Lerne, wie du in PySpark Pipelines für maschinelles Lernen erstellst und einsetzt, um Modelle effizient zu trainieren und zu bewerten. 
• Entwickle ein Projekt. Arbeit an der Entwicklung eines Nachfragevorhersagemodells.
• Fortgeschrittene Konzepte. Erkunde Techniken zur Optimierung von PySpark-Anwendungen, einschließlich Datenpartitionierung, Caching und Leistungsoptimierung.

Fünf Tipps zum Erlernen von PySpark

Ich kann mir vorstellen, dass du jetzt bereit bist, PySpark zu lernen und einen großen Datensatz in die Hände zu bekommen, um deine neuen Fähigkeiten zu üben. Aber bevor du das tust, möchte ich dir diese Tipps geben, die dir helfen werden, PySpark zu beherrschen.

1. Grenzen Sie Ihren Spielraum ein

PySpark ist ein Werkzeug, das viele verschiedene Anwendungen haben kann. Um den Fokus zu behalten und dein Ziel zu erreichen, solltest du dein Interessengebiet bestimmen. Willst du dich auf Datenanalyse, Data Engineering oder maschinelles Lernen konzentrieren? Eine gezielte Herangehensweise kann dir helfen, die wichtigsten Aspekte und Kenntnisse von PySpark für deinen gewählten Weg zu erwerben.

2. Übe häufig und konstant

Beständigkeit ist der Schlüssel zur Beherrschung jeder neuen Fähigkeit. Du solltest dir viel Zeit nehmen, um PySpark zu üben. Es reicht, wenn du jeden Tag eine kurze Zeitspanne einhältst. Du musst dich nicht jeden Tag mit komplexen Konzepten auseinandersetzen. Du kannst wiederholen, was du gelernt hast, oder eine einfache Übung wiederholen, um sie zu überarbeiten. Regelmäßiges Üben stärkt dein Verständnis der Konzepte und gibt dir Sicherheit bei deren Anwendung.

3. Arbeit an echten Projekten

Dies ist einer der wichtigsten Tipps, den du in diesem Leitfaden mehrmals lesen wirst. Das Üben von Übungen ist großartig, um Selbstvertrauen zu gewinnen. Die Anwendung deiner PySpark-Kenntnisse auf reale Projekte ist jedoch das, was dich zu einer herausragenden Fachkraft macht.  Suche nach Datensätzen, die dich interessieren, und verwende PySpark, um sie zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme zu lösen.

Beginne mit einfachen Projekten und Fragen und nimm nach und nach komplexere Aufgaben an. Das kann so einfach sein wie das Lesen und Bereinigen eines echten Datensatzes und das Schreiben einer komplexen Abfrage, um Aggregationen durchzuführen und den Preis eines Hauses vorherzusagen. 

4. Engagiere dich in einer Gemeinschaft

Lernen ist oft effektiver, wenn es in Zusammenarbeit geschieht. Wenn du deine Erfahrungen mit anderen teilst und von ihnen lernst, kannst du deine Fortschritte beschleunigen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Um Wissen, Ideen und Fragen auszutauschen, kannst du einigen Gruppen beitreten, die mit PySpark zu tun haben, und an Meet-ups und Konferenzen teilnehmen. Die Databricks-Gemeinschaft, das Unternehmen, das von den Erfindern von Spark gegründet wurde, hat ein aktives Community-Forum, in dem du dich an Diskussionen beteiligen und Fragen zu PySpark stellen kannst. Außerdem ist der Spark Summit, der von Databricks organisiert wird, die größte Spark-Konferenz.

5. Fehler machen

Wie bei jeder anderen Technologie ist das Erlernen von PySpark ein iterativer Prozess. Und aus deinen Fehlern zu lernen ist ein wesentlicher Teil des Lernprozesses. Hab keine Angst zu experimentieren, verschiedene Ansätze auszuprobieren und aus deinen Fehlern zu lernen. Probiere verschiedene Funktionen und Alternativen zum Aggregieren der Daten aus, führe Unterabfragen oder verschachtelte Abfragen durch und beobachte die schnelle Antwort, die PySpark gibt.

Die besten Wege, PySpark zu lernen

Wir stellen dir ein paar effiziente Methoden vor, um PySpark zu lernen.

Online-Kurse belegen

Online-Kurse bieten eine hervorragende Möglichkeit, PySpark in deinem eigenen Tempo zu lernen. DataCamp bietet PySpark-Kurse für alle Stufen an, die zusammen die Big Data mit PySpark Lernpfad bilden. Die Kurse behandeln einführende Konzepte zu Themen des maschinellen Lernens und sind mit praktischen Übungen gestaltet. 

Hier sind einige der PySpark-bezogenen Kurse auf DataCamp:

• Feature Engineering mit PySpark 
• Maschinelles Lernen mit PySpark
• Aufbau von Empfehlungsmaschinen mit PySpark
• Grundlagen von Big Data mit PySpark

Folge den Online-Tutorials

Tutorials sind eine weitere gute Möglichkeit, PySpark zu lernen, vor allem wenn du neu in der Technologie bist. Sie enthalten Schritt-für-Schritt-Anweisungen, wie man bestimmte Aufgaben ausführt oder bestimmte Konzepte versteht. Für den Anfang kannst du dir diese Tutorials ansehen:

• Installation von PySpark
• Erste Schritte mit PySpark
• Wie man eine Spalte in PySpark ablegt

Schau dir die PySpark Spickzettel an

Spickzettel sind praktisch, wenn du eine schnelle Anleitung zu PySpark-Themen brauchst. Hier sind zwei nützliche Spickzettel:

• PySpark Spickzettel: Spark in Python
• PySpark Spickzettel: Spark DataFrames in Python

Vollständige PySpark-Projekte

Das Erlernen von PySpark erfordert praktische Übung. Du stellst dich Herausforderungen, während du Projekte durchführst, bei denen du alle erlernten Fähigkeiten anwenden kannst. Wenn du anfängst, komplexere Aufgaben zu übernehmen, musst du Lösungen finden und neue Alternativen erforschen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, was deine PySpark-Kenntnisse steigert. 

Hier findest du die PySpark-Projekte, an denen du auf dem DataCamp arbeiten kannst. Hier kannst du deine Fähigkeiten zur Datenbearbeitung und zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit PySpark anwenden:

• Bereinigung eines Auftragsdatensatzes mit PySpark
• Aufbau eines Nachfrageprognosemodells

PySpark durch Bücher entdecken

Bücher sind eine hervorragende Ressource, um PySpark zu lernen. Sie bieten neben Code-Schnipseln und Erklärungen auch fundiertes Wissen und Einblicke von Experten. Hier sind einige der beliebtesten Bücher über PySpark:

• PySpark lernen 2. Auflage, Jules S. Damji
• PySpark Kochbuch, Denny Lee 
• Der Spark für Python-Entwickler

Karrieren in PySpark

Die Nachfrage nach PySpark-Kenntnissen ist in vielen datenbezogenen Berufen gestiegen, von Datenanalysten bis hin zu Big-Data-Ingenieuren. Wenn du dich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereitest, solltest du diese PySpark-Interviewfragen für 

Big Data Ingenieur

Als Big-Data-Ingenieur bist du der Architekt von Big-Data-Lösungen und verantwortlich für den Entwurf, den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur, die große Datenmengen verarbeitet. Du wirst dich auf PySpark verlassen, um skalierbare Datenpipelines zu erstellen, die eine effiziente Datenaufnahme, -verarbeitung und -speicherung gewährleisten.

Du brauchst ein ausgeprägtes Verständnis von verteiltem Computing und Cloud-Plattformen sowie Kenntnisse in Data Warehousing und ETL-Prozessen.

• Schlüsselqualifikationen:
• Beherrschung von Python und PySpark, Java und Scala
• Verstehen von Datenstrukturen und Algorithmen
• Beherrschung von SQL und NoSQL
• Erfahrung mit ETL-Prozessen und dem Aufbau von Datenpipelines
• Verständnis für verteilte Systeme 
• Die wichtigsten Instrumente:
• Apache Spark, Hadoop-Ökosystem
• Data Warehousing Tools (z. B. Snowflake, Redshift oder BigQuery)
• Cloud-Plattformen (z. B. AWS, GCP, Databricks)
• Tools zur Workflow-Orchestrierung (z. B. Apache Airflow, Apache Kafka)

Datenwissenschaftler/in

Als Data Scientist nutzt du die Möglichkeiten von PySpark, um Daten zu verarbeiten und zu manipulieren und Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und einzusetzen. Mit deinem statistischen Wissen und deinen Programmierkenntnissen kannst du Modelle entwickeln, die zur Entscheidungsfindung beitragen.  

• Schlüsselqualifikationen:
• Gute Kenntnisse in Python, PySpark und SQL
• Verständnis für maschinelles Lernen und KI-Konzepte
• Kenntnisse in statistischer Analyse, quantitativer Analytik und Prognosemodellierung
• Datenvisualisierung und Berichtstechniken
• Effektive Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Die wichtigsten Instrumente:
• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn)
• Datenvisualisierungstools (z. B. Matplotlib, Tableau)
• Big Data Frameworks (z.B. Airflow, Spark)
• Kommandozeilen-Tools (z. B. Git, Bash)

Ingenieur für maschinelles Lernen

Als Ingenieur für maschinelles Lernen verwendest du PySpark, um Daten aufzubereiten, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, sie zu trainieren und einzusetzen.

• Schlüsselqualifikationen:
• Beherrschung von Python, PySpark und SQL
• Tiefes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens
• Kenntnisse über Deep Learning-Frameworks
• Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitektur
• Die wichtigsten Instrumente:
• Bibliotheken und Algorithmen für maschinelles Lernen (z. B. Scikit-learn, TensorFlow)
• Datenwissenschaftliche Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy)
• Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Google Cloud Platform)
• Versionskontrollsysteme (z. B. Git)
• Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Keras, PyTorch)

Datenanalytiker/in

Als Datenanalyst verwendest du PySpark, um große Datenmengen zu erforschen und zu analysieren, Trends zu erkennen und ihre Ergebnisse in Berichten und Visualisierungen zu kommunizieren.

• Schlüsselqualifikationen:
• Beherrschung von Python, PySpark und SQL
• Gute Kenntnisse der statistischen Analyse
• Erfahrung mit Business Intelligence Tools (z.B. Tableau, Power BI)
• Verständnis der Techniken zur Datenerhebung und Datenbereinigung
• Die wichtigsten Instrumente:
• Datenanalyse-Tools (z. B. Pandas, NumPy)
• Business Intelligence Daten-Tools (z.B. Tableau, Power BI)
• SQL-Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL)

Wie du einen Job findest, der PySpark nutzt oder in PySpark arbeitet

Ein Abschluss kann ein großer Vorteil sein, wenn du eine Karriere mit PySpark beginnen willst, aber er ist nicht der einzige Weg. Heutzutage beginnen immer mehr Berufstätige, auf alternativen Wegen in datenbezogenen Funktionen zu arbeiten, z. B. indem sie aus anderen Bereichen wechseln. Mit Hingabe, konsequentem Lernen und einer proaktiven Herangehensweise kannst du deinen Traumjob mit PySpark finden.

Lerne weiter über das Feld

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in PySpark. Folge einflussreichen Fachleuten, die mit PySpark zu tun haben, in den sozialen Medien, lese PySpark-bezogene Blogs und höre dir PySpark-bezogene Podcasts an.

PySpark wurde entwickelt von Matei Zahariaentwickelt, der auch CTO bei Databricksentwickelt, einer Plattform, die auf Apache Spark aufbaut. Du erhältst Einblicke in aktuelle Themen, neue Technologien und die zukünftige Ausrichtung von PySpark.

Du solltest auch die Veranstaltungen der Branche besuchen, egal ob es sich um Webinare im DataCamp, Konferenzen zu Datenwissenschaft und KIoder Netzwerkveranstaltungen.

Ein Portfolio entwickeln

Du musst dich von anderen Bewerbern abheben. Eine gute Möglichkeit, dies zu tun, ist der Aufbau eines starken Portfolio in dem du deine Fähigkeiten und abgeschlossenen Projekte präsentierst. Du kannst einen guten Eindruck bei Personalverantwortlichen hinterlassen, indem du dich mit realen Herausforderungen auseinandersetzt. 

Dein Portfolio sollte verschiedene Projekte enthalten, die deine PySpark-Expertise und die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten widerspiegeln. In diesem Leitfaden erfährst du wie man ein beeindruckendes Data Science Portfolio erstellt.

Entwickle einen effektiven Lebenslauf

In den letzten Jahren hat die Zahl der Menschen zugenommen, die zu Data Science und datenbezogenen Tätigkeiten wechseln. Personalverantwortliche müssen Hunderte von Lebensläufen durchsehen und großartige Kandidaten unterscheiden. Außerdem wird dein Lebenslauf oft durch Applicant Lernpfade (ATS) geleitet, automatisierte Softwaresysteme, die von vielen Unternehmen genutzt werden, um Lebensläufe zu überprüfen und diejenigen auszusortieren, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen. Du solltest also einen tollen Lebenslauf um sowohl das ATS als auch deine Personalverantwortlichen zu beeindrucken.

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor

Wenn der Personalverantwortliche auf dich aufmerksam wird oder dein aussagekräftiger Lebenslauf den Auswahlprozess durchläuft, solltest du dich als Nächstes auf ein Fachgespräch vorbereiten. Um vorbereitet zu sein, kannst du dir diesen Artikel über Top-Fragen für PySpark-Interviews.

Fazit

Das Erlernen von PySpark kann Türen für bessere Chancen und Karrieremöglichkeiten öffnen. Der Weg zum Erlernen von PySpark ist lohnend, erfordert aber Beständigkeit und praktische Übung. Das Experimentieren und Lösen von Herausforderungen mit diesem Tool kann deinen Lernprozess beschleunigen und dir Beispiele aus der Praxis liefern, die du bei der Jobsuche vorzeigen kannst.