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।

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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
PySpark परिचय
PySpark में महारत हासिल करें ताकि बड़े डेटा को आसानी से संभाल सकें—विशाल डेटासेट को प्रोसेस, क्वेरी और ऑप्टिमाइज़ करना सीखें, शक्तिशाली एनालिटिक्स के लिए!
Course
3
PySpark के साथ Big Data Fundamentals
PySpark के साथ बिग डेटा पर काम करने की मूल बातें सीखें।
Course
4
PySpark के साथ डेटा क्लीनिंग
Python में Apache Spark से डेटा साफ़ करना सीखें।
Course
5
PySpark के साथ Feature Engineering
डेटा वैज्ञानिकों का 70-80% समय लेने वाले बारीक पहलू सीखें; डेटा रैंगलिंग और फीचर इंजीनियरिंग।
Course
6
PySpark के साथ Machine Learning
Apache Spark के साथ डेटा से पूर्वानुमान बनाना सीखें, decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles और pipelines का उपयोग करके.
Course
7
PySpark के साथ Recommendation Engines बनाना
अपने बिग डेटा का उपयोग करके अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सकारात्मक अनुभवों को सुगम बनाने हेतु टूल्स और तकनीकें सीखें।
Project
बोनस
Building a Demand Forecasting Model
Use PySpark to build an e-commerce forecasting model!