Seminar / Kurs

PySpark Einführung in Köln

Inhalte

  • Grundlagen von PySpark
    • Einführung  in die Architektur von Apache Spark und die Rolle von PySpark:  Überblick der Komponenten (Spark Core, SQL, Streaming, MLlib) und deren  Integration mit Python. Vergleich mit anderen Big-Data-Technologien wie Pandas und Dask.
    • Entwicklungsumgebungen  für PySpark: Jupyter Notebooks, Zeppelin und IDEs (PyCharm, VS Code)  mit PySpark-Integration. Besonderheiten bei der lokalen Entwicklung und  Cluster-Umgebungen.
    • Lizenzierung  und Kosten: Open-Source-Aspekte von Spark, kommerzielle Distributionen  (Databricks, Cloudera) und Cloud-Anbieter-Integration (AWS EMR, Azure  Databricks).

  • Datenverarbeitung mit DataFrames
    • DataFrame-Konzept:  Vergleich mit Pandas DataFrames und relationalen Datenbanktabellen.  Vor- und Nachteile der verteilten Verarbeitung.
    • Datenimport/Export:  Arbeiten mit verschiedenen Datenquellen (CSV, JSON, Parquet, JDBC) in  PySpark. Performance-Optimierungen bei großen Datensätzen.
    • Grundlegende  Transformationen: Filterung, Aggregation, Joins und Fensterfunktionen  in PySpark. Unterschiede zu SQL-Implementierungen.

  • Spark-SQL Integration
    • SQL-Syntax  in PySpark: Nutzung von Spark-SQL für Data Scientists mit  SQL-Hintergrund. Abfragen auf registrierten Tabellen und temporären  Views.
    • UDFs (User Defined Functions): Erstellung und Nutzung von Python-Funktionen in Spark-SQL. Performance-Aspekte und Alternativen.
    • Katalogzugriff: Metadatenmanagement und Schema-Integration zwischen PySpark und Hive Metastore.

  • Performance-Optimierung
    • Ausführungsmodell verstehen: Spark-Execution-Pläne interpretieren und optimieren. Rolle der Catalyst-Optimierung.
    • Partitionierungsstrategien: Best Practices für physische Datenverteilung. Auswirkung auf Join- und Aggregationsoperationen.
    • Caching-Persistenz: Strategien für die Zwischenspeicherung von häufig genutzten DataFrames. Speicherlevel und Trade-Offs.

  • Datenvisualisierung
    • Integration mit Python-Visualisierungsbibliotheken: Nutzung von Matplotlib, Seaborn und Plotly mit PySpark-DataFrames.
    • Einschränkungen und Workarounds: Umgang mit Visualisierungen bei großen Datensätzen (Sampling, Aggregation).
    • Dashboard-Integration: Exportmöglichkeiten für BI-Tools (Tableau, Power BI) und Webanwendungen.

  • Machine Learning mit PySpark MLlib
    • Pipeline-Konzept: Aufbau von ML-Workflows mit PySpark. Vergleich mit scikit-learn.
    • Feature-Engineering: Nutzung der integrierten Transformationen für Datenvorbereitung.
    • Modelltraining und -evaluation: Implementierung und Bewertung von Algorithmen für Klassifikation, Regression und Clustering.

  • Streaming-Datenverarbeitung
    • Strukturiertes Streaming: Grundkonzepte der Echtzeitdatenverarbeitung mit PySpark. Vergleich mit Batch-Verarbeitung.
    • Quellen und Senken: Integration mit Kafka, Dateisystemen und Datenbanken.
    • Event-Time-Verarbeitung: Umgang mit verzögerten Daten und Fensteroperationen.

  • Praxisübung: End-to-End-Datenpipeline
    • Teilnehmer  implementieren eine komplette Datenverarbeitungspipeline von der  Datenextraktion über Transformationen bis zur Analyse und  Visualisierung.

LernzieleDie Teilnehmer entwickeln ein umfassendes Verständnis der PySpark-Architektur und Einsatzmöglichkeiten. Sie lernen die verschiedenen Komponenten kennen und können deren Nutzen für ihre spezifischen Datenverarbeitungsanforderungen einschätzen. Das Seminar vermittelt zudem Best Practices für die Planung von PySpark-Projekten.ZielgruppenData Engineers, Data Scientists und Python-Entwickler mit Grundkenntnissen in Datenanalyse.
  • Grundlagen von PySpark
    • Einführung  in die Architektur von Apache Spark und die Rolle von PySpark:  Überblick der Komponenten (Spark Core, SQL, Streaming, MLlib) und deren  Integration mit Python. Vergle...
Mehr Informationen

Termine und Orte

Datum Dauer Preis
Köln, DE
26.11.2026 - 27.11.2026 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
25.02.2027 - 26.02.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
03.06.2027 - 04.06.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
02.09.2027 - 03.09.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
09.12.2027 - 10.12.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen

+++ Catalog API +++

SG-Seminar-Nr.: 9255990

Anbieter-Seminar-Nr.: 5453

Termin

02.09.2027 - 03.09.2027

Schulungszentrum der GFU Cyrus AG
Am Grauen Stein 27
51105 Köln

Günstige Preise

Semigator berücksichtigt

  • Frühbucher-Preise
  • Last-Minute-Preise
  • Gruppenkonditionen

€ 1.713,60

Alle Preise inkl. 19% MwSt.

Jetzt buchen
Seminar merken

Der Anbieter ist für den Inhalt verantwortlich.

Veranstaltungsinformation

  • Seminar / Kurs
  • Deutsch
    • Keine
  • 14 h
  • Anbieterbewertung   (266)

Ihre Vorteile

mehr erfahren
  • Anbietervergleich von über 1.500 Seminaranbietern
  • Vollständige Veranstaltungsinformationen
  • Schnellbuchung
  • Persönlicher Service
Datum Dauer Preis
Köln, DE
26.11.2026 - 27.11.2026 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
25.02.2027 - 26.02.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
03.06.2027 - 04.06.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
02.09.2027 - 03.09.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen
09.12.2027 - 10.12.2027 14 h 14 h Details Details Jetzt buchen