Vertiefe dein Wissen in PySpark und lerne, wie du große Datenmengen effizient mit DataFrames verarbeitest und analysierst
PySpark bietet eine Schnittstelle für die Nutzung von Apache Spark in Python. Es vereint die Performanz von Apache Spark mit der Flexibilität von Python und erleichtert damit die Abfrage, Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen.
Im zweiten Teil unserer PySpark-Reihe widmen wir uns der Datenverarbeitung mit DataFrames. Zunächst lernst du, wie du DataFrames erstellst und Schemas definierst und worin sich Spark- und Pandas-DataFrames unterscheiden. Danach setzt du zentrale Operationen wie Selektionen, Berechnungen, Filterungen und Sortierungen praktisch um.
Schritt für Schritt erweiterst du anschließend dein Wissen um fortgeschrittene Techniken – von Spaltenbearbeitung, Aggregationen und Gruppierungen über Pivot-Operationen bis hin zu Text-, Datums- und Zeitfunktionen. Zum Schluss erfährst du, wie du DataFrames über Joins oder Mengenoperationen kombinierst und Window-Funktionen für komplexe Analysen nutzt.
Während des gesamten Kurses arbeitest du mit vorbereiteten Beispieldaten und kannst somit das Gelernte direkt in praktische Anwendung überführen und in Übungsaufgaben festigen.
Unsere Kursreihe zu PySpark umfasst folgende Teile:
In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:
Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Fabio Basler ist Trainer und Autor für künstliche Intelligenz und Data Science. In Onlinekursen, Seminaren und Inhouse-Schulungen vermittelt er praxisnah, wie sich KI-Agenten und Automatisierung einsetzen lassen. Dabei verbindet er seine Erfahrung im Controlling und in der digitalen Transformation eines Industriekonzerns mit fundierter Expertise in Machine Learning. Er studierte an der Hochschule Offenburg und der ESB Business School und beschäftigte sich in seiner Masterarbeit mit Machine-Learning-Modellen in Python. Darüber hinaus teilt er sein Wissen auf YouTube und in einer deutschsprachigen KI-Community.
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