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Ich werde PySpark vom Anfänger bis zum fortgeschrittenen industriebereiten praktischen Training lehren
Data Engineering, Data Analytics, Webentwicklung, Automatisierung, KI-Entwicklung
Ich habe 11 Jahre umfassende Erfahrung in Data Analytical Programming, Automatisierung, Data Quality Framework, REST APIs, Data Warehousing, Cloud Engineering und Webentwicklung.
Ich bin versiert in ...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Möchtest du mit Big Data wie echte Data Engineers arbeiten? Ich biete Schritt-für-Schritt PySpark-Training mit einer klaren Roadmap, praktischen Beispielen und echten Anwendungsfällen, die in Produktionssystemen verwendet werden.
PySpark Lern-Roadmap (Beginner bis Fortgeschritten)
1. Grundlagen
PySpark-Übersicht, Spark-Architektur (Driver & Executors), SparkSession, RDD vs DataFrame
Ziel: Verstehen, wie Spark funktioniert
2. DataFrames & I/O
DataFrames erstellen, Schema, CSV, JSON, Parquet lesen/schreiben
Ziel: Daten laden und anzeigen
3. Kernoperationen
select, filter, withColumn, groupBy, joins, Aggregationen
Ziel: Daten sicher transformieren
4. PySpark SQL
Temp-Views, SQL-Abfragen, DataFrame vs SQL API
Ziel: Big Data mit SQL analysieren
5. Leistungsoptimierung
Partitionierung, Cache/Persist, Broadcast-Joins, Shuffle-Grundlagen
Ziel: Schnelle und effiziente Jobs schreiben
6. Fortgeschrittenes PySpark
Fensterfunktionen, UDFs, Umgang mit verschachtelten/JSON-Daten
Ziel: Komplexe Datenprobleme lösen
7. Cloud & Integration
PySpark mit AWS S3, Snowflake-Integration
Ziel: Echte Pipelines bauen
8. Praxis in der echten Welt
ETL-Pipelines, Datenvalidierung, Interview-Vorbereitung
Endziel: Ein jobbereiter PySpark Data Engineer werden
