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Spécialisation PySpark for Data Science

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Spécialisation PySpark for Data Science

Unlock the potential of PySpark for data science, mastering data processing and analytics , and machine learning to drive insightful decision-making.

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Instructeur : Edureka

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

  • Master the fundamentals of Big Data and PySpark to process data using RDDs and DataFrames.

  • Optimize data science workflows by leveraging advanced PySpark DataFrame and SQL operations.

  • Build machine learning models with PySpark MLlib, applying regression and clustering techniques.

  • Implement data streaming with structured streaming and explore NLP for text processing in big data.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Model Building and Evaluation
  • Catégorie : Pyspark
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : RDD Transformations
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Data Streaming
  • Catégorie : Data Engineering
  • Catégorie : Machine Learning

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
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octobre 2024

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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Explore the fundamental concepts of Big Data and the components of the Hadoop ecosystem.

  • Explain the architecture and key principles of Apache Spark and its role in big data processing.

  • Utilize RDD transformations and actions to effectively process large-scale datasets with PySpark.

  • Execute advanced DataFrame operations, including data manipulation and aggregation techniques.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : RDD Transformations
Catégorie : Advanced DataFrame Operations
Catégorie : SQL Querying with PySpark
Catégorie : Data Engineering

Ce que vous apprendrez

  • Implement machine learning models using PySpark MLlib.

  • Implement linear and logistic regression models for predictive analysis.

  • Apply clustering methods to group unlabeled data using algorithms like K-means.

  • Explore real-world applications of PySpark MLlib through practical examples.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Building
Catégorie : Data Processing with PySpark
Catégorie : PySpark
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : Spark Streaming
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Data Engineering

Instructeur

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