⚡ ビッグデータ処理（Apache Spark）
PandasからSparkへステップアップ。分散処理で大規模データを高速に扱えるエンジニアになる
📖 コース概要
このコースでは、Apache Sparkを使った大規模データ処理の基礎から実践まで体系的に学習します。Pandasでは処理できない数GB〜数TBのデータを、分散処理で高速に扱えるようになります。RDDの基礎理解からDataFrame操作、パフォーマンス最適化、クラウド環境（AWS EMR、GCP Dataproc）での実行まで、現場で即戦力となるスキルを習得できます。
【推奨環境】
Python 3.8以降
Java 8 または Java 11
PySpark（pip install pysparkでインストール）
Jupyter Notebook
※ STEP 3で環境構築方法を詳しく解説します
※ Part 6以降でAWS/GCPクラウド環境を使用します
📋 前提条件
- Pythonプログラミング基礎コース修了（必須）
- Pythonデータ分析入門コース修了（必須）※Pandas習得が最重要
- SQL基礎コース修了（必須）
- SQL応用・パフォーマンス最適化コース修了（強く推奨）
- ETL・データパイプライン構築コース修了（推奨）
🎯 学習戦略
- PandasからSparkへのスムーズな移行を重視
- RDDは4時間で概念理解、DataFrameに集中
- パフォーマンス最適化に12時間（実務で最重要）
- 総合演習に11時間（実践重視）
- クラウド環境での実行（EMR、Dataproc）