PySpark入門

このコースは、大規模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、機械学習実践者に最適です。 Pandasのようなツールから移行する場合でも、ビッグデータ技術に初めて取り組む場合でも、このコースはPySparkと分散データ処理の確かな入門を提供します。

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どのような優位性を持つのかを学べます。 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。 実践的な例を通して、データセットのフィルタリング、グループ化、結合を簡単に習得できます。

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。