Data Analysis Using Pyspark

4.4
звезд
Оценки: 176
от партнера
Coursera Project Network
6 376 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to setup the google colab for distributed data processing

Learn applying different queries to your dataset to extract useful Information

Learn how to visualize this information using matplotlib

Clock1.5 h
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

One of the important topics that every data analyst should be familiar with is the distributed data processing technologies. As a data analyst, you should be able to apply different queries to your dataset to extract useful information out of it. but what if your data is so big that working with it on your local machine is not easy to be done. That is when the distributed data processing and Spark Technology will become handy. So in this project, we are going to work with pyspark module in python and we are going to use google colab environment in order to apply some queries to the dataset we have related to lastfm website which is an online music service where users can listen to different songs. This dataset is containing two csv files listening.csv and genre.csv. Also, we will learn how we can visualize our query results using matplotlib.

Навыки, которые вы получите

  • Google colab
  • Data Analysis
  • Python Programming
  • pySpark SQL

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Prepare the Google Colab for distributed data processing

  2. Mounting our Google Drive into Google Colab environment

  3. Importing first file of our Dataset (1 Gb) into pySpark dataframe

  4. Applying some Queries to extract useful information out of our data

  5. Importing second file of our Dataset (3 Mb) into pySpark dataframe

  6. Joining two dataframes and prepapre it for more advanced queries

  7. Learn visualizing our query results using matplotlib

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA ANALYSIS USING PYSPARK

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.