PySpark w praktyce: przetwarzanie dużych zbiorów danych
Opis PySpark umożliwia przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w środowisku rozproszonym.
Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
jak działa architektura Spark
jak przetwarzać dane w PySpark
jak budować pipeline’y danych
jak optymalizować operacje na dużych datasetach
Co konkretnie robimy
- · Architektura Sparka: Driver, Executors i partycjonowanie danych
- · Spark DataFrame API: transformacje, akcje i leniwa ewaluacja
- · Praca z dużymi zbiorami: techniki Broadcast Join i unikanie Data Skew
- · Przetwarzanie strumieniowe: wprowadzenie do Structured Streaming
- · Optymalizacja: praca ze Spark UI i dostrajanie parametrów wykonania
- · Integracja z Pythonem: UDFy vs natywne funkcje Sparka
- · Q&A
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Analityka sprzedaży w e-commerce: budowa modeli danych i dashboardów
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Apache Airflow: orkiestracja pipeline’ów danych
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.