Efter att ha gått de här kurserna känner jag mig trygg med att skapa professionella visualiseringar och dashboards
Shoebur RahmanInköpsspecialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Att arbeta med data är utmanande – att arbeta med miljoner eller till och med miljarder rader är ännu svårare.
Har du fått databearbetningskod skriven på en bärbar dator med relativt välstrukturerad data?
Chansen är stor att du har fått ansvaret för att flytta en grundläggande dataprocess från prototyp till produktion.
Du kanske har arbetat med verkliga datamängder med saknade fält, konstiga format och data i helt andra storleksordningar. Oavsett om det här är nytt för dig hjälper den här kursen dig att lära dig vad som krävs för att förbereda dataprocesser med Python och Apache Spark.
Du lär dig terminologi, metoder och några bra metoder för att skapa en effektiv, underhållbar och begriplig databearbetningsplattform.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
DataFrame i detalj
En genomgång av grunderna i DataFrame och vikten av datarensning.
2
Manipulera DataFrames i praktiken
En titt på olika tekniker för att ändra innehållet i DataFrames i Spark.
3
Förbättra prestandan
Förbättra datarensningsuppgifter genom att öka prestandan eller minska resursåtgången.
4
Komplex bearbetning och datapipelines
Lär dig att bearbeta komplex verklig data med Spark och grunderna i pipelines.
Datarensning med PySpark
Kurs
slutförd
