Python and Spark for Big Data (PySpark)
Corso
A Milano
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Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Luogo
Milano
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice Spark è un motore di elaborazione dati utilizzato per interrogare, analizzare e trasformare grandi dati PySpark consente agli utenti di interfacciare Spark con Python In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare Python e Spark insieme per analizzare i big data mentre lavorano sugli esercizi di handson Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Impara come usare Spark con Python per analizzare i Big Data Lavora su esercizi che imitano le circostanze del mondo reale Usa diversi strumenti e tecniche per l'analisi dei big data usando PySpark Pubblico Sviluppatori Professionisti IT Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
Machine Translated
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
General programming skills
Audience
Developers
IT Professionals
Data Scientists
Opinioni
Materie
- E-learning
- Clustering
- Streaming
- Python
Programma
Introduction
Understanding Big Data
Overview of Spark
Overview of Python
Overview of PySpark
- Distributing Data Using Resilient Distributed Datasets Framework
- Distributing Computation Using Spark API Operators
Setting Up Python with Spark
Setting Up PySpark
Using Amazon Web Services (AWS) EC2 Instances for Spark
Setting Up Databricks
Setting Up the AWS EMR Cluster
Learning the Basics of Python Programming
- Getting Started with Python
- Using the Jupyter Notebook
- Using Variables and Simple Data Types
- Working with Lists
- Using if Statements
- Using User Inputs
- Working with while Loops
- Implementing Functions
- Working with Classes
- Working with Files and Exceptions
- Working with Projects, Data, and APIs
Learning the Basics of Spark DataFrame
- Getting Started with Spark DataFrames
- Implementing Basic Operations with Spark
- Using Groupby and Aggregate Operations
- Working with Timestamps and Dates
Working on a Spark DataFrame Project Exercise
Understanding Machine Learning with MLlib
Working with MLlib, Spark, and Python for Machine Learning
Understanding Regressions
- Learning Linear Regression Theory
- Implementing a Regression Evaluation Code
- Working on a Sample Linear Regression Exercise
- Learning Logistic Regression Theory
- Implementing a Logistic Regression Code
- Working on a Sample Logistic Regression Exercise
Understanding Random Forests and Decision Trees
- Learning Tree Methods Theory
- Implementing Decision Trees and Random Forest Codes
- Working on a Sample Random Forest Classification Exercise
Working with K-means Clustering
- Understanding K-means Clustering Theory
- Implementing a K-means Clustering Code
- Working on a Sample Clustering Exercise
Working with Recommender Systems
Implementing Natural Language Processing
- Understanding Natural Language Processing (NLP)
- Overview of NLP Tools
- Working on a Sample NLP Exercise
Streaming with Spark on Python
- Overview Streaming with Spark
- Sample Spark Streaming Exercise
Closing Remarks
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Python and Spark for Big Data (PySpark)