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Cleaning Data with PySpark

उन्नतकौशल स्तर
अपडेट किया गया 02/2026
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
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SparkData Preparation
4 घंटे
16 वीडियो
53 अभ्यास
4,150 XP
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पाठ्यक्रम विवरण

Working with data is tricky - working with millions or even billions of rows is worse. Did you receive some data processing code written on a laptop with fairly pristine data? Chances are you’ve probably been put in charge of moving a basic data process from prototype to production. You may have worked with real world datasets, with missing fields, bizarre formatting, and orders of magnitude more data. Even if this is all new to you, this course helps you learn what’s needed to prepare data processes using Python with Apache Spark. You’ll learn terminology, methods, and some best practices to create a performant, maintainable, and understandable data processing platform.

पूर्व आवश्यकताएं

Intermediate PythonIntroduction to PySpark
1

DataFrame details

A review of DataFrame fundamentals and the importance of data cleaning.
अध्याय शुरू करें
2

Manipulating DataFrames in the real world

A look at various techniques to modify the contents of DataFrames in Spark.
अध्याय शुरू करें
Cleaning Data with PySpark
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