कोर्स
Introduction to PySpark
मध्यमकौशल स्तर
अपडेट किया गया 01/2026
SparkData Engineering4 घंटे11 वीडियो36 अभ्यास2,850 XP29,271उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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स्पार्क क्यों? अब क्यों?
Apache Spark की गति और स्केलेबिलिटी को जानें, यह शक्तिशाली फ्रेमवर्क बड़े डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इंटरैक्टिव पाठों और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप देखेंगे कि Spark की इन-मेमोरी प्रोसेसिंग इसे Hadoop जैसे पारंपरिक फ्रेमवर्क्स पर कैसे बढ़त देती है। आप Spark सत्र सेट अप करके शुरुआत करेंगे और Resilient Distributed Datasets (RDDs) तथा DataFrames जैसे मुख्य घटकों में गहराई से उतरेंगे। आसानी से डेटासेट्स को फ़िल्टर, समूहित और जॉइन करना सीखें, जबकि वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर काम करें।बिग डेटा के लिए अपने Python और SQL कौशल को बढ़ाएँ
परिचित SQL सिंटैक्स का उपयोग करके डेटा को क्वेरी और प्रबंधित करने के लिए PySpark SQL का उपयोग करना सीखें। स्कीमा, जटिल डेटा प्रकारों और यूज़र-डिफ़ाइंड फ़ंक्शंस (UDFs) से निपटें, और साथ ही वितरित प्रणालियों के लिए कैशिंग और प्रदर्शन अनुकूलन में कौशल विकसित करें।अपनी बिग डेटा नींव बनाएं
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास PySpark का उपयोग करके बड़े डेटा को संभालने, क्वेरी करने और प्रोसेस करने का आत्मविश्वास होगा। इन बुनियादी कौशलों के साथ, आप मशीन लर्निंग और बिग डेटा एनालिटिक्स जैसे उन्नत विषयों को समझने के लिए तैयार होंगे।पूर्व आवश्यकताएं
Introduction to SQLData Manipulation with pandas1
Introduction to Apache Spark and PySpark
A General introduction to PySpark and distributed computing. This section introduces PySpark, PySpark DataFrames, and RDDs.
2
PySpark in Python
A continuation of DataFrames and complex datatypes. This section expands on what DataFrames offer in PySpark and introduces some Spark SQL concepts.
3
Introduction to PySpark SQL
Delve into leveraging Spark SQL and PySpark for scalable data processing, combining SQL's simplicity with PySpark's distributed computing power to handle large datasets efficiently.
Introduction to PySpark
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