This course equips you with essential skills for working with Apache Spark using Python, preparing you for Databricks' certification exam. Apache Spark is a powerful open-source engine for processing large-scale data, and mastering it is a key asset in the data engineering and big data domain.
Databricks Associate Developer: Apache Spark with Python
Databricks Associate Developer: Apache Spark with Python
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Create and manipulate SQL queries in Apache Spark
Build complex Spark functions using user-defined functions (UDFs)
Develop real-time applications using Spark Streaming
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Databricks
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Apache
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Performance Tuning
- Der Fähigkeiten-Abschnitt ist eingeklappt. 14 von 15 Fähigkeiten werden angezeigt.
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Februar 2026
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 8 Module
In this section, we introduce the Spark certification exam structure, review question types, and outline a step-by-step preparation strategy to enhance exam readiness.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In this section, we explore Apache Spark's architecture, components, and applications, focusing on its role in big data processing, machine learning, and real-time analytics.
Das ist alles enthalten
1 Video7 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we will learn Spark's architecture, execution hierarchy, and key operations for efficient big data processing.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore PySpark DataFrame operations, focusing on data manipulation, viewing, and aggregation techniques for efficient big data processing.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore advanced Spark operations, including groupBy, join optimizations, and AQE, to enhance performance and scalability in data processing workflows.
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1 Video10 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Spark SQL for structured data processing, covering query implementation, data analysis, and integration with external systems.
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4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore real-time data processing with Spark, focusing on Structured Streaming, streaming architectures, and joins for dynamic data handling.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we will learn Spark ML workflows, scalable data analysis, and model evaluation techniques for real-world applications.
Das ist alles enthalten
10 Lektüren1 Aufgabe
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