您需要寻找解决方案并研究新的替
Posted: Tue Jan 07, 2025 8:03 am
PySpark 备忘单：Python 中的 Spark
PySpark 备忘单：Python 中的 Spark DataFrames
完成 PySpark 项目
学习 PySpark 需要练习。在完成项目时面对挑战，这将使您能够应用所学到的所有技能。当您处理更复杂的任务时，代方案以获得您想要的结果，从而增加您对 PySpark 的了解。
查看要在 DataCamp 中处理的 PySpark 项目。这些允许您利用 PySpark 应用数据操作和机器学习模型构建技能：
使用 PySpark 清理订单数据集
建立需求预测模型
通过书籍探索 PySpark
书籍是学习 PySpark 的绝佳资源。他们提供深刻的见解 萨尔瓦多电话数据 和专家意见以及代码片段和解释。以下是一些有关 PySpark 的最受欢迎的书籍：
学习 PySpark 第二版，Jules S. Damji
PySpark 食谱，丹尼·李
面向 Python 开发人员的 Spark
PySpark 的职业机会
从数据分析师到大数据工程师，各种数据相关职位对 PySpark 技能的需求都在增加。如果您正在准备面试，请记住这些 PySpark 面试问题
大数据工程师
作为大数据工程师，您是大数据解决方案的架构师，负责设计、构建和维护处理大型数据集的基础设施。您将依靠 PySpark 创建可扩展的数据管道，确保高效的数据摄取、处理和存储。
您需要充分了解分布式计算和云平台，以及数据仓库和 ETL 流程方面的经验。
关键技能：
掌握 Python 和 PySpark、Java 和 Scala
了解数据结构和算法
SQL 和 NoSQL 熟练程度
具有 ETL 流程和构建数据管道的经验
了解分布式系统
使用的关键工具：
Apache Spark、Hadoop 生态系统
数据仓库工具（例如 Snowflake、Redshift 或 BigQuery）
云平台（例如 AWS、GCP、Databricks）
工作流编排工具（例如 Apache Airflow、Apache Kafka）
获得您梦想的数据工程师职位的认证
我们的认证计划可帮助您脱颖而出，并向潜在雇主展示您的就业技能。
PySpark 备忘单：Python 中的 Spark DataFrames
完成 PySpark 项目
学习 PySpark 需要练习。在完成项目时面对挑战，这将使您能够应用所学到的所有技能。当您处理更复杂的任务时，代方案以获得您想要的结果，从而增加您对 PySpark 的了解。
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面向 Python 开发人员的 Spark
PySpark 的职业机会
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大数据工程师
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您需要充分了解分布式计算和云平台，以及数据仓库和 ETL 流程方面的经验。
关键技能：
掌握 Python 和 PySpark、Java 和 Scala
了解数据结构和算法
SQL 和 NoSQL 熟练程度
具有 ETL 流程和构建数据管道的经验
了解分布式系统
使用的关键工具：
Apache Spark、Hadoop 生态系统
数据仓库工具（例如 Snowflake、Redshift 或 BigQuery）
云平台（例如 AWS、GCP、Databricks）
工作流编排工具（例如 Apache Airflow、Apache Kafka）
获得您梦想的数据工程师职位的认证
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