Nettoyer des données avec PySpark

Travailler avec des données est complexe — et avec des millions, voire des milliards de lignes, c’est encore plus difficile. Avez-vous reçu du code de traitement de données écrit sur un ordinateur portable avec des données assez propres ? Vous êtes sans doute chargé de faire passer un processus de données basique du prototype à la production. Vous avez peut-être travaillé avec des jeux de données réels, comportant des champs manquants, des formats étranges et des volumes de données beaucoup plus importants. Même si tout cela est nouveau pour vous, ce cours vous apprend ce qu’il faut pour préparer des processus de données en Python avec Apache Spark. Vous apprendrez la terminologie, des méthodes et de bonnes pratiques pour créer une plateforme de traitement de données performante, maintenable et compréhensible.