Data Streaming and NLP with PySpark explores streaming data processing and NLP using the power of distributed computing. This course equips learners with the skills to build scalable data-streaming applications and perform advanced NLP tasks on large datasets. Through hands-on labs, you will gain practical experience in processing streaming data and applying NLP techniques using PySpark.
Data Streaming and NLP with PySpark
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Data Streaming and NLP with PySpark
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung PySpark for Data Science
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Analyze streaming data to extract insights and trends in real-time applications.
Analyze real-time data streams and apply Spark Streaming techniques for efficient processing.
Develop robust streaming applications using Spark's Structured Streaming for fault-tolerant processing.
Implement NLP techniques to process and analyze textual data efficiently.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Spark Streaming
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Data Engineering
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2024
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module introduces the fundamentals of stream processing with Apache Spark. It covers how data is processed in real-time, the various models for handling data streams, and different architectures used in stream processing systems.
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16 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, learners will explore Spark Streaming, its core concepts, and the evolution towards Structured Streaming. They will gain an understanding of the DStream abstraction, and the structure of Spark Streaming applications, and explore transformations alongside recent updates.
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8 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, learners are introduced to the fundamental concepts of Structured Streaming in Spark, with a focus on its programming model, core operations, and management of streaming workflows. They will explore structured data processing in both batch and stream contexts.
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33 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
This module covers the integration of PySpark with Deep Learning and Natural Language Processing (NLP), followed by optimization strategies for PySpark applications. Learners will explore the foundations of deep learning, NLP techniques, and best practices for performance tuning.
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29 Videos5 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This module is meant to test how well you understand the different ideas and lessons you've learned in this course. You will undertake a project based on Spark NLP and complete a comprehensive quiz that will assess your confidence and proficiency in Data Streaming and NLP with PySpark.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
Yes, this course is designed to introduce NLP concepts, making it accessible for beginners. However, a basic understanding of NLP principles will be beneficial.
A basic understanding of Python programming, familiarity with data processing concepts, and some exposure to natural language processing (NLP) will help you succeed in this course.
This course is ideal for data professionals, aspiring data engineers, machine learning enthusiasts, and anyone interested in real-time data processing and NLP applications.