Bienvenue à l'Introduction à PySpark, un cours de courte durée stratégiquement conçu pour vous donner les compétences nécessaires pour évaluer les concepts de la Gestion des données à grande échelle et effectuer efficacement l'analyse des données en cours d'utilisation. Tout au long de ce cours, vous allez acquérir l'expertise nécessaire pour effectuer le traitement des données avec PySpark, ce qui vous permettra de traiter efficacement des ensembles de données à grande échelle, de mener des analyses avancées et de tirer des informations précieuses de diverses sources de données. Au cours de ce cours, vous explorerez les applications spécifiques à l'industrie de PySpark. A la fin de ce cours, vous serez capable de : 1. Obtenir une compréhension de base de l'introduction du Big data, y compris ses caractéristiques, ses défis et son importance dans les environnements modernes axés sur les données. 2. Se familiariser avec l'architecture Spark et ses composants, tels que Spark Core et Spark SQL. 3. Se familiariser avec les concepts de l'informatique distribuée et la façon dont ils s'appliquent au modèle de traitement parallèle de Spark. 4. Explorer PySpark et les concepts de Big data pour résoudre les défis liés aux données. 5. Écrire du code PySpark pour résoudre des tâches d'analyse et de traitement de données du monde réel. Ce cours de courte durée est conçu pour les analystes de données, les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les développeurs de Big data qui cherchent à améliorer leurs compétences dans l'utilisation de PySpark pour le traitement et l'analyse des données. Une expérience préalable avec Python et Hadoop est bénéfique, mais pas obligatoire pour ce cours.
Introduction à PySpark
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
50 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comprendre les fondamentaux de PySpark pour traiter efficacement les Big data en cours d'utilisation des API Python.
Appliquer des techniques de traitement des données en temps réel pour obtenir des informations exploitables.
Explorer l'architecture de Spark pour le calcul distribué et l'évolutivité.
Construire des compétences pratiques avec PySpark à travers des travaux pratiques.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Traitement des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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