PySpark Schulungen in Deutschland

Diese von einem Dozenten gelebte Live-Schulung in Deutschland behandelt die Stratio-Plattform mit einem Fokus auf die Module Rocket und Intelligence in Verbindung mit PySpark. Die Teilnehmer beherrschen Datenerfassung, -transformation und erweiterte Analytik und erlangen praktische Fähigkeiten in der Arbeit mit Schleifen, UDFs und unternehmensweiten Datenworkflows.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Schulungskurs in Deutschland lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen nutzen, um Big Data zu analysieren, während sie praxisnahe Übungen lösen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Anwendungsfälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse unter Verwendung von PySpark einsetzen.

Diese unter der Leitung eines Dozenten stattfindende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data Engineers, Data Analysts und Datenprofis, die Databricks und PySpark nutzen möchten, um skalierbare Datenpipelines aufzubauen und bestehende SQL-Workflows zu migrieren.

In diesem Training erhalten die Teilnehmer eine praxisorientierte Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- sowie Maschinenlern-Workflows mithilfe von PySpark. Sie lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird und wie man große Datensätze effizient unter Verwendung der Prinzipien der verteilten Rechenverarbeitung verarbeitet.

This three-day practical course focuses on building and optimising efficient data-processing workloads using PySpark, Pandas and Polars in Kubernetes-based environments.

Participants will develop a practical understanding of how Spark applications execute on Kubernetes and how application-level configuration decisions influence performance, scalability, resource consumption and cost. The course covers key optimisation areas including executor sizing, memory allocation, dynamic allocation, partitioning strategies, shuffle behaviour, small-file problems and efficient Parquet processing.

The course also addresses common challenges when working with Pandas, including memory limitations and out-of-memory failures, and introduces Polars as a high-performance alternative for selected data-processing workloads. Through hands-on exercises, participants will diagnose performance and memory issues, compare different configuration strategies and apply optimisation techniques to realistic ETL and machine learning scenarios.

The emphasis throughout the course is on practical decision-making: understanding how to identify bottlenecks, select the appropriate tool, configure Spark efficiently and balance performance with infrastructure resource consumption and cost.