Cleaning and Exploring Big Data using PySpark

4.2
étoiles

53 évaluations

Offert par

3 835 déjà inscrits

Dans ce Projet Guidé, vous :
2 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

By the end of this project, you will learn how to clean, explore and visualize big data using PySpark. You will be using an open source dataset containing information on all the water wells in Tanzania. I will teach you various ways to clean and explore your big data in PySpark such as changing column’s data type, renaming categories with low frequency in character columns and imputing missing values in numerical columns. I will also teach you ways to visualize your data by intelligently converting Spark dataframe to Pandas dataframe. Cleaning and exploring big data in PySpark is quite different from Python due to the distributed nature of Spark dataframes. This guided project will dive deep into various ways to clean and explore your data loaded in PySpark. Data preprocessing in big data analysis is a crucial step and one should learn about it before building any big data machine learning model. Note: You should have a Gmail account which you will use to sign into Google Colab. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

  • Cleaning

  • Python Programming

  • Data Visualization (DataViz)

  • Apache Spark

  • Exploratory Data Analysis

Apprendrez étape par étape

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

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Avis

Meilleurs avis pour CLEANING AND EXPLORING BIG DATA USING PYSPARK

Voir tous les avis

Foire Aux Questions