PySpark 和 AWS：使用 PySpark 和 AWS 掌握大数据

Python 和 Apache Spark 是大数据分析领域当前的热门词汇。借助 PySpark，Python 和 Apache Spark 可以协同工作。您将从本课程的基础知识开始，逐步深入到更复杂的数据分析层面。您将学习如何使用 PySpark 执行端到端的流程，从数据清洗到特征创建和机器学习模型的实现。

在整个课程中，您将使用 PySpark 进行数据分析。您将研究 Spark RDD、Dataframes 以及少量的 Spark SQL。您还将研究可以使用 Spark RDD 和数据帧进行的数据转换和操作。此外，您还将研究 Spark 和 Hadoop 的生态系统以及底层架构。为了运行 Spark 脚本，您将使用 Databricks 环境，您也将有机会对此进行研究。

最终，AWS 云将让您体验 Spark。您将了解如何将 AWS 用于计算、数据库和存储，以及 Spark 如何与各种 AWS 服务交互以获取其所需的数据。

课程概述

本课程中的每个理论解释之后都紧跟着一个实践应用。

本课程旨在反映雇主最看重的能力。您将学习与 PySpark 相关的所有基础理论和实践。

本课程是

• 易于理解的。
• 表达清晰的。
• 全面深入的。
• 包含实时编码的实践操作的。
• 涵盖该领域的最新技术和前沿知识的。

本课程对所有基础知识的全面综合将鼓励您快速进步，并获得超出您所学内容的经验。您将获得作业、任务、活动、测验和解答，并在每个课程结束时提供。基于您之前获得的概念和技术，这是为了评估和促进您的学习。由于目标是让您开始进行实施，因此大多数练习都将涉及代码。

本课程的一些优势包括高质量的视频内容、全面的课程材料、评估问题、完整的课程笔记和教育讲义。如果您对课程有任何疑问，请随时联系我们乐于助人的工作人员。我们承诺及时回复。

课程大纲包括 140 多个短视频。除了了解 PySpark 和 AWS 的原理和方法论外，您还将获得许多有用的实施技能。高清视频的运行时间约为 16 小时。

为什么要学习 PySpark 和 AWS？

PySpark 是实现这一魔法的 Python 库。

由于对 Spark 专业人员的需求量很大，而且薪酬很高，因此学习 PySpark 非常值得。与其他大数据解决方案相比，PySpark 正在以惊人的速度用于处理大数据。

AWS 是增长最快的公共云，于 2006 年推出。现在是利用您对云计算知识，特别是 Amazon 的知识的时候了。

完成本课程后，您将能够将Spark和AWS的概念和实践应用于现实世界的问题。您将能够从零开始实施任何需要PySpark知识的项目。您还将了解PySpark和AWS的理论和实践方面。

课程对象

• PySpark和AWS的初学者以及完全不懂的人。
• 想要开发智能解决方案的人。
• 想要学习PySpark和AWS的人。
• 喜欢在使用Python实施之前先学习理论概念的人。
• 想要学习PySpark及其在实际项目中的应用的人。
• 大数据科学家。
• 大数据工程师。