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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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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 Transformation
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Pandas (Python Package)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Edureka

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.

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 : Machine Learning

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.

Obtenez un certificat professionnel

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