Learn how to connect MongoDB database with PySpark
Learn how to analyse unstructured dataset stored in MongoDB
Learn how to write Spark DataFrames to CSV or MongoDB
By the end of this project, you will learn how to analyze unstructured data stored in MongoDB using PySpark. We will be using an open source dataset containing information on movies released around the world. I will teach you how to connect a MongoDB database with PySpark, how to analyze unstructured dataset stored in MongoDB, and how to write the analyses results to a CSV file or back to MongoDB. I will also teach you how to access inner (or nested) documents and how to run SQL queries on a MongoDB collection. You will create a ready-to-use Jupyter notebook for conducting analyses on MongoDB collections using PySpark. After completing the project, you will receive a Zip file containing links to other open source datasets for additional practice! MongoDB is one of the most commonly used databases for storing unstructured datasets. As the size of the dataset grows, it is becoming more practical to use Spark’s analytical engine for analyses. These analyses could range from basic descriptive statistics metrics to more advanced machine learning and deep learning capabilities, all utilizing the vast library of Spark. This is a beginner level course where we will cover the basics of MongoDB and PySpark. 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.
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Upload data to MongoDB Database
Connect to MongoDB using PySpark
Analyse MongoDB collection and access nested documents
Write Spark Dataframe to CSV
Run SQL query on MongoDB collection
Write Spark Dataframe to MongoDB
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Understanding is here, but remembering syntax...not quite
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.