Apache Spark基礎培訓

本課程爲講師指導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向希望使用Google Colab和Apache Spark進行大數據處理和分析的中級數據科學家和工程師。

通過本課程，學員將能夠：

• 使用Google Colab和Spark搭建大數據環境。
• 利用Apache Spark高效處理和分析大型數據集。
• 在協作環境中可視化大數據。
• 將Apache Spark與基於雲的工具集成。

本次由讲师引导的培训(线上或线下)面向希望使用Databricks和PySpark构建可扩展数据管道并迁移现有SQL工作流的数据工程师、数据分析师和数据专业人员。

本培訓提供了一個實用的入門指南，介紹如何使用PySpark構建可擴展的數據處理和機器學習工作流。參與者將學習Apache Spark在現代大數據生態系統中的運作方式，以及如何利用分佈式計算原理高效處理大規模數據集。

This instructor-led, live training in 香港 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level system administrators who wish to deploy, maintain, and optimize Spark clusters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Apache Spark in various environments.
• Manage cluster resources and monitor Spark applications.
• Optimize the performance of Spark clusters.
• Implement security measures and ensure high availability.
• Debug and troubleshoot common Spark issues.

Apache Spark的學習曲線在開始時較爲平緩，但需要付出大量努力才能獲得初步回報。本課程旨在幫助學員跳過最初的學習難關。完成本課程後，學員將掌握Apache Spark的基礎知識，能夠清晰區分RDD與DataFrame，學習Python和Scala API，理解執行器和任務等。此外，課程還將遵循最佳實踐，重點關注雲部署、Databricks和AWS。學員還將瞭解AWS EMR與AWS Glue之間的區別，後者是AWS最新的Spark服務之一。

受衆：

數據工程師、DevOps、數據科學家

在這場於 香港 舉辦的講師帶領培訓中，學員將透過實際操作演練，學習如何結合使用 Python 與 Spark 來分析大量資料。

完成本課程後，學員將能夠：

• 學習如何使用 Spark 搭配 Python 分析大量資料。
• 進行模擬真實場景的演練。
• 運用不同工具與技術，透過 PySpark 執行大量資料分析。

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對希望使用和集成Spark，Hadoop和Python以處理，分析和轉換大型複雜數據集的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境以開始使用 Spark、Hadoop 和 Python 處理大數據。
• 瞭解 Spark 和 Hadoop 的功能、核心元件和架構。
• 瞭解如何集成 Spark、Hadoop 和 Python 進行大數據處理。
• 探索 Spark 生態系統中的工具（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Kafka 和 Flume）。
• 構建類似於 Netflix、YouTube、Amazon、Spotify 和 Google 的協作過濾推薦系統。
• 使用 Apache Mahout 擴展機器學習演算法。

This instructor-led live training in 香港 covers the Stratio platform, focusing on the Rocket and Intelligence modules with PySpark. Participants will master data ingestion, transformation, and advanced analytics, gaining practical skills in loops, UDFs, and enterprise data workflows.