Welcome to Introduction to PySpark, a short course strategically crafted to empower you with the skills needed to assess the concepts of Big Data Management and efficiently perform data analysis using PySpark. Throughout this short course, you will acquire the expertise to perform data processing with PySpark, enabling you to efficiently handle large-scale datasets, conduct advanced analytics, and derive valuable insights from diverse data sources.
Introduction to PySpark
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3.7
(17 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
3 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Data processing with Pyspark
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apache PySpark
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Big data
- Catégorie : Python
- Catégorie : Apache Hadoop
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Welcome to Introduction to PySpark. In this short course, you will learn the fundamental concepts of PySpark and Bigdata, and learn to perform real-time data processing with PySpark to gain useful insights from the data.
Inclus
27 vidéos7 lectures5 devoirs2 sujets de discussion
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Foire Aux Questions
PySpark is used on various platforms, including cloud services like Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, and Google Cloud Platform (GCP), as well as on-premises clusters and local machines, providing flexibility for distributed data processing across different environments.
Yes, PySpark is an open-source distributed computing framework that is freely available. It allows users to process large-scale data sets efficiently using Python APIs on Apache Spark's distributed processing engine.
The course lasts approximately three hours and covers topics such as Big Data, Hadoop, Spark architecture, and PySpark.