After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Працювати з даними непросто, а з мільйонами чи навіть мільярдами рядків — ще складніше.
Вам дістався код обробки даних, написаний на ноутбуці для майже ідеальних даних?
Ймовірно, вам доручили перенести базовий процес обробки даних із прототипу в продакшн.
Можливо, ви вже працювали з реальними наборами даних із пропущеними полями, химерним форматуванням і на кілька порядків більшим обсягом. Навіть якщо це для вас нове, цей курс допоможе опанувати необхідне, щоб готувати процеси обробки даних у Python з Apache Spark.
Ви вивчите термінологію, методи та деякі найкращі практики, щоб створити продуктивну, зручну в підтримці та зрозумілу платформу обробки даних.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Подробиці про DataFrame
Огляд основ DataFrame і важливості очищення даних.
2
Маніпулювання DataFrame у реальних умовах
Огляд різних технік зміни вмісту DataFrame у Spark.
3
Підвищення продуктивності
Покращуйте завдання з очищення даних, підвищуючи продуктивність або зменшуючи потреби в ресурсах.
4
Складна обробка та конвеєри даних
Дізнайтеся, як обробляти складні реальні дані за допомогою Spark і основи конвеєрів.
Очищення даних у PySpark
Курс
завершено
