ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
क्या आप बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया के डेटा को संभालने के लिए तैयार हैं? इस कोर्स में आप Databricks में Spark SQL और PySpark का उपयोग करके बड़े डेटासेट्स को ट्रांसफॉर्म करना सीखेंगे. आप डेटा को शेप और क्लीन करेंगे, optimized joins के साथ aggregations चलाएँगे, और advanced analytics के लिए window functions लागू करेंगे. आप fault-tolerant checkpoints के साथ file-based streaming सेट अप करेंगे और परिणामों को Delta tables के रूप में persist करेंगे. अंत तक, आप Databricks Workflows और Lakeflow Declarative Pipelines के साथ multi-step production pipelines को orchestration करेंगे.
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
डेटा लोड करना और शेप देना
इस अध्याय में, आप Databricks notebooks के साथ काम करना, CSV डेटा को Spark DataFrames में लोड करना, और PySpark व SQL का उपयोग करके डेटा को शेप करना सीखेंगे.
2
डेटा क्लीनिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन
स्पष्ट schemas परिभाषित करना, एक data cleaning pipeline बनाना, और broadcast joins के साथ query performance को optimize करना सीखें.
3
एनालिटिक्स और प्रोडक्शन पाइपलाइंस
window functions के साथ running totals और rankings की गणना करना, streaming pipelines बनाना, और production workflows को डिप्लॉय करना सीखें.
Databricks में Spark SQL के साथ Data Transformation
कोर्स
पूर्ण
