Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Nos últimos anos, tem havido muito burburinho sobre Big Data, e ele finalmente se tornou popular para muitas empresas. Mas o que é esse Big Data? Este curso aborda os fundamentos do Big Data por meio do PySpark. O Spark é uma estrutura de "computação em cluster extremamente rápida" para Big Data. Ele fornece um mecanismo de plataforma de processamento de dados geral e permite que você execute programas até 100 vezes mais rápido na memória ou 10 vezes mais rápido no disco do que o Hadoop. Você usará o PySpark, um pacote Python para programação do Spark e suas poderosas bibliotecas de nível superior, como SparkSQL, MLlib (para aprendizado de máquina), etc. Você explorará as obras de William Shakespeare, analisará dados da Fifa 2018 e realizará clustering em conjuntos de dados genômicos. Ao final deste curso, você terá adquirido um conhecimento profundo do PySpark e de sua aplicação à análise geral de Big Data.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução à análise de Big Data com o Spark
Este capítulo apresenta o empolgante mundo do Big Data, bem como os vários conceitos e estruturas diferentes para o processamento de Big Data. Você entenderá por que o Apache Spark é considerado o melhor framework para BigData.
2
Programação nos RDDs do PySpark
A principal abstração que o Spark oferece é um conjunto de dados distribuídos resilientes (RDD), que é o tipo de dados fundamental e a espinha dorsal desse mecanismo. Este capítulo apresenta os RDDs e mostra como eles podem ser criados e executados usando transformações e ações do RDD.
3
PySpark SQL e DataFrames
Neste capítulo, você aprenderá sobre o Spark SQL, que é um módulo do Spark para processamento de dados estruturados. Ele fornece uma abstração de programação chamada DataFrames e também pode atuar como um mecanismo de consulta distribuído SQL. Este capítulo mostra como o Spark SQL permite que você use DataFrames em Python.
4
Aprendizado de máquina com PySpark MLlib
PySpark MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina escalável do Apache Spark em Python, que consiste em algoritmos e utilitários comuns de aprendizado. Ao longo deste último capítulo, você aprenderá algoritmos importantes de aprendizado de máquina. Você criará um mecanismo de recomendação de filmes e um filtro de spam e usará o k-means clustering.
Fundamentos de Big Data com PySpark
Curso
concluído
