** 活動僅限女性報名，如需辦理退款，本活動將委託 Accupass 代為處理相關事宜 **

** 活動有大量的實作練習，需自備電腦 **

** 本次活動為期兩日，需同時報名，不可單日報名 **

在工作中使用Python處理資料時，Pandas是你我的好幫手，不過當一次要處理百萬、千萬筆以上資料時，你的Pandas運算是不是也常常吃滿機器的資源，讓你的運算效率大打折扣呢？

在這樣的窘境下，除了擴充硬體資源，你還有可以有其他選擇——利用Spark工具來加速你的資料處理！

這次工作坊，我們邀請經驗豐富的資料工程師Mars以及分析師Nancy，透過實作來帶領學員體驗PySpark工具如何提升資料處理效率。

在兩天的課程中，講師將從PySpark運作原理出發，除了介紹實用的工具知識，也將以電商資料帶著學員進行PySpark實作，並講解實務上的分析應用場景，期望讓大家未來在工作上使用到 PySpark 時，都可以更加得心應手。

PySpark 使用 Python 語言，因此對於 Python 開發者來說非常容易上手： Python 是目前較熱門的程式語言，開發社群與文件非常多，有很多好的公開資源可利用。如果你已經具備Python基礎，上手PySpark的門檻相對較低。
PySpark 應用面向廣泛： PySpark 可用於數據分析、機器學習或realtime資料分析等面向，學會使用 PySpark 可以幫助你提升工作技能，拓展未來的應用廣度

(推薦閱讀：Spark官網)

* 活動為審核制，會有小測驗評估報名者的 Python & SQL 熟悉度

[Day 1 上午]

- 為什麼要學 PySpark？

- 常見的資料處理方法

- PySpark 基礎語法練習

[Day 1 下午]

- 以電商資料為例，使用 PySpark 進行資料處理與數據分析

[Day 2 上午]

- PySpark 優化

- PySpark 寫檔

[Day 2 下午]

- PySpark UDF(User Defined Function)

- PySpark 與 Cloud Service 實務應用分享

- 資料工作者業界分工經驗分享

* 活動並非先搶先贏制，為審核制。9/13 (三) 18:00 起開放報名
* 非常感謝Appier提供本次活動場地，支持PyLadies社群活動

［Workshop］PySpark快速上手 - Day 1