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Coursera Project Network

Data Analysis Using Pyspark

Unterrichtet auf Englisch

14.394 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1.5 h
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.4

(287 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn how to setup the google colab for distributed data processing

  • Learn applying different queries to your dataset to extract useful Information

  • Learn how to visualize this information using matplotlib

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Google colab
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: pySpark SQL

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1.5 h
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.4

(287 Bewertungen)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Prepare the Google Colab for distributed data processing

  2. Mounting our Google Drive into Google Colab environment

  3. Importing first file of our Dataset (1 Gb) into pySpark dataframe

  4. Applying some Queries to extract useful information out of our data

  5. Importing second file of our Dataset (3 Mb) into pySpark dataframe

  6. Joining two dataframes and prepapre it for more advanced queries

  7. Learn visualizing our query results using matplotlib

Empfohlene Erfahrung

Learners should be familiar with Python programming Language, Spark Technology and have a little experience working with google colab environment

5 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.3 (11 Bewertungen)
Ahmad Varasteh
Coursera Project Network
21 Kurse57.717 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 287

4.4

287 Bewertungen

  • 5 stars

    63,06 %

  • 4 stars

    24,39 %

  • 3 stars

    8,71 %

  • 2 stars

    1,74 %

  • 1 star

    2,09 %

AM
4

Geprüft am 29. Jan. 2021

AK
5

Geprüft am 31. Okt. 2023

DM
5

Geprüft am 14. Nov. 2020

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Häufig gestellte Fragen