データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座

Description

現役のデータエンジニアがレクチャーします！

AIや機械学習を行う際に最も時間のかかる作業は、データの準備とそれらの管理です。これらの作業のことをデータエンジニアリングと呼びます。実に８０％以上の時間をデータエンジニアリング(データサイエンスのための前処理など)に割いてるのが現状です。

本コースではApache Sparkを使ったデータエンジニアリングについて学びます。

ポイント：

本コースでは分散処理のデファクトとなりつつあるSparkについて学びます。

Apache Sparkはビッグデータ処理で多く使われている分散処理エンジンです。

今回はPythonと組み合わせたPySparkを、馴染みのあるCSVフォーマットを通して学びます。

特徴：

1. データエンジニアリングよりの講座です。

2. 難しいいサイエンスや数学は出てきませんが、データの3職種のうちの一つである「データエンジニア」のためのコースです。

3. 普段Pythonを使っている方やこれからAIやビッグデータの分野にエンジニアとして参画してデータを自在に操りたいという方にはぴったりです

ソースコードや解説は以下のGitHubリポジトリにあります。

動画内ではGitHubの資料に加え補足をしながら解説を進めています。

What You Will Learn!

• データサイエンスのための前処理について学習することができます
• PySparkを使ったデータ基盤におけるデータエンジニアリング
• ケーススタディで実務を例に取ったデータエンジニアリングの流れで紹介
• PySparkを使う上でハマりやすいチューニングポイントを知ることができます
• 分散処理の基本を学ぶことができます

Who Should Attend!

• データエンジニアリングもしくはデータ基盤構築に興味のあるエンジニア
• Python開発者でこれからPythonの適用範囲を更に広げたい方
• データサイエンスのための前処理について興味のある方

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