Il s'agit d'un cours d'introduction conçu pour les débutants absolus. Bien qu'une connaissance préalable de Python soit avantageuse, la participation n'est pas obligatoire.

Ce cours offre un aperçu complet du traitement des données avec PySpark. Ce cours est conçu pour habiliter les apprenants avec les connaissances et les compétences nécessaires pour commencer avec le traitement des données avec PySpark.

Ce cours s'adresse à un public diversifié, embrassant ceux qui sont nouveaux dans le domaine en tant que Freshers. Les Analystes de données et les Scientifiques de données amélioreront leurs compétences dans le traitement des Big data, tandis que les Ingénieurs de données obtiendront un aperçu de l'architecture Spark sans faille et du traitement des données avec PySpark.

RDDs: Resilient Distributed Datasets sont la structure de données centrale de Spark, sans schéma, pour le traitement distribué et tolérant aux erreurs de données non structurées avec un contrôle de bas niveau.

DataFrames: Structures Spark de plus haut niveau avec des colonnes nommées, optimisées pour les données structurées, prenant en charge les requêtes de type SQL et le réglage automatique des performances.

Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - à partir de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.