PySpark 入門

このコースは、大規模なデータセットを効率的に扱いたいデータエンジニア、データサイエンティスト、機械学習の実践者に最適です。 Pandas のようなツールから移行する方にも、ビッグデータ技術を初めて学ぶ方にも、このコースは PySpark と分散データ処理を学ぶための確かな入門となります。

なぜSparkなのか？なぜ今なのか？

Apache Sparkの高速性とスケーラビリティを体験し、ビッグデータ処理のために設計された強力なフレームワークを学びましょう。 インタラクティブなレッスンと実践的な演習を通じて、Spark のインメモリ処理が Hadoop のような従来のフレームワークに対して優位性を持つ理由を学びます。 まずはSparkセッションのセットアップから始め、Resilient Distributed Datasets（RDD）やDataFrameといった中核コンポーネントを学んでいきます。 実際の例題に取り組みながら、データセットのフィルタリング、グループ化、結合を簡単に行う方法を学びます。

PythonとSQLのスキルを高めてビッグデータに対応しよう

PySpark SQL を活用して、使い慣れた SQL 構文でデータをクエリし、管理する方法を学びましょう。 スキーマ、複雑なデータ型、ユーザー定義関数（UDF）に取り組みながら、分散システム向けのキャッシュとパフォーマンス最適化のスキルを身につけましょう。

ビッグデータの基礎を築く

このコースを修了する頃には、PySparkを使ってビッグデータを扱い、クエリを実行し、処理する自信が身についているでしょう。 これらの基礎スキルがあれば、機械学習やビッグデータ分析といった高度なトピックを学ぶ準備が整います。