Cleaning and Exploring Big Data using PySpark

4.2
estrellas

52 calificaciones

ofrecido por

3629 ya inscrito

En este proyecto guiado, tú:

Learn how to clean your big dataset in PySpark

Learn how to explore big dataset in PySpark

Learn how to create visualizations from big dataset loaded in PySpark

2 hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

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.

Habilidades que desarrollarás

  • Cleaning

  • Python Programming

  • Data Visualization (DataViz)

  • Apache Spark

  • Exploratory Data Analysis

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Install Spark on Google Colab and load datasets in PySpark

  2. Change column datatype, remove whitespaces and drop duplicates

  3. Remove columns with Null values higher than a threshold

  4. Group, aggregate and create pivot tables

  5. Rename categories and impute missing numeric values

  6. Create visualizations to gather insights

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Reseñas

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Preguntas Frecuentes

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.