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PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग

उन्नतकौशल स्तर
अपडेट किया गया 02/2026
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SparkData Preparation
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53 अभ्यास
4,150 XP
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पाठ्यक्रम विवरण

डेटा के साथ काम करना चुनौतीपूर्ण होता है—और जब पंक्तियाँ लाखों या अरबों में हों, तो और भी कठिन. क्या आपको लैपटॉप पर अपेक्षाकृत साफ-सुथरे डेटा पर लिखा कोई डेटा प्रोसेसिंग कोड मिला है? संभावना है कि आपको किसी बेसिक डेटा प्रोसेस को प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन में ले जाने की ज़िम्मेदारी दी गई है. आपने शायद वास्तविक दुनिया के डेटासेट्स के साथ काम किया होगा—जहाँ फील्ड्स मिसिंग हों, फॉर्मैटिंग अजीब हो, और डेटा कई गुना ज़्यादा हो. अगर यह सब आपके लिए नया भी है, तब भी यह कोर्स आपको Python और Apache Spark के साथ डेटा प्रोसेस तैयार करने के लिए ज़रूरी बातें सिखाएगा. आप शब्दावली, तरीके, और कुछ बेहतरीन प्रैक्टिसेज़ सीखेंगे ताकि आप एक ऐसा डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म बना सकें जो तेज़, मेंटेन करने में आसान, और समझने योग्य हो.

पूर्व आवश्यकताएं

Intermediate PythonIntroduction to PySpark
1

DataFrame का विवरण

DataFrame की बुनियादी बातें और डेटा क्लीनिंग के महत्व की समीक्षा.
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2

वास्तविक दुनिया में DataFrames में बदलाव

Spark में DataFrames की सामग्री को संशोधित करने की विभिन्न तकनीकों पर एक नज़र.
अध्याय शुरू करें
PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग
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