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Coursera Project Network

Data Analysis Using Pyspark

Ahmad Varasteh

Instructeur : Ahmad Varasteh

14 808 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4

(289 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1.5 h
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4

(289 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1.5 h
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous pratiquerez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Expérience recommandée

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

5 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.3 (11 évaluations)
Ahmad Varasteh
Coursera Project Network
24 Cours61 699 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.4

289 avis

  • 5 stars

    63,32 %

  • 4 stars

    24,22 %

  • 3 stars

    8,65 %

  • 2 stars

    1,73 %

  • 1 star

    2,07 %

Affichage de 3 sur 289

SA
4

Révisé le 20 août 2020

AA
4

Révisé le 22 janv. 2022

DM
5

Révisé le 14 nov. 2020

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Emplacement réservé

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