PySpark के साथ बिग डेटा

अपडेट किया गया 05/2026

Apache Spark का उपयोग करके PySpark API के साथ बड़े डेटा को प्रोसेस करना और उसका कुशलतापूर्वक लाभ उठाना सीखें।

अपना मुफ़्त खाता बनाएं

Google के साथ जारी रखें

अधिक विकल्प दिखाएँ

या

जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।

ट्रैक विवरण

PySpark के साथ बिग डेटा

Apache Spark में महारत हासिल करके अपने डेटा कौशल को आगे बढ़ाएँ। Spark Python API, PySpark का उपयोग करके, आप बड़े डेटासेट के साथ समानांतर गणना का लाभ उठाएँगे, और उच्च-प्रदर्शन मशीन लर्निंग के लिए तैयार होंगे. डेटा साफ़ करने से लेकर फीचर बनाने और मशीन लर्निंग मॉडल लागू करने तक, आप Spark के साथ एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो निष्पादित करेंगे। यह ट्रैक लोकप्रिय MovieLens डेटासेट और Million Songs डेटासेट का उपयोग करके एक recommendation engine बनाने के साथ समाप्त होता है।

पूर्व आवश्यकताएं

इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैं

Course
1
Introduction to PySpark
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
Course
3
Big Data Fundamentals with PySpark
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
Course
4
Cleaning Data with PySpark
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Course
5
Feature Engineering with PySpark
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Course
6
Machine Learning with PySpark
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Course
7
Building Recommendation Engines with PySpark
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Project
बोनस
Building a Demand Forecasting Model
Use PySpark to build an e-commerce forecasting model!