After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Veriyle çalışmak zordur — milyonlarca hatta milyarlarca satırla çalışmak daha da zordur.
Oldukça temiz bir veriyle, bir dizüstünde yazılmış veri işleme kodu mu eline geçti?
Büyük olasılıkla basit bir veri sürecini prototipten üretime taşımak sana verildi.
Eksik alanlar, tuhaf biçimlendirmeler ve katbekat daha fazla veri içeren gerçek dünya veri kümeleriyle çalışmış olabilirsin. Bunların hepsi yeni bile olsa, bu kurs Python ve Apache Spark kullanarak veri süreçlerini hazırlamak için gerekenleri öğrenmene yardımcı olur.
Terimleri, yöntemleri ve en iyi uygulamaların bir kısmını öğrenerek yüksek performanslı, sürdürülebilir ve anlaşılır bir veri işleme platformu oluşturmayı öğreneceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
DataFrame ayrıntıları
DataFrame temellerine ve veri temizliğinin önemine bir bakış.
- Apache Spark ile veri temizlemeye giriş50 XP
- Veri temizleme değerlendirmesi50 XP
- Bir şema tanımlama100 XP
- Değiştirilemezlik ve tembel işlemeye giriş50 XP
- Değişmezlik (immutability) özeti50 XP
- Lazy işlemeyi kullanma100 XP
- Parquet’i Anlamak50 XP
- Bir DataFrame'i Parquet formatında kaydetme100 XP
- SQL ve Parquet100 XP
2
Gerçek dünyada DataFrame'leri işlemek
Spark'ta DataFrame içeriklerini değiştirmek için çeşitli tekniklere bir bakış.
3
Performansı iyileştirme
Performansı artırarak veya kaynak gereksinimlerini azaltarak veri temizleme görevlerini geliştir.
4
Karmaşık işleme ve veri ardışıkları
Spark kullanarak gerçek dünyadaki karmaşık verileri işlemeyi ve ardışık düzenlerin temellerini öğren.
PySpark ile Veri Temizleme
Kurs
Tamamlandı
