पायस्पार्क तथा पायथन के साथ बिग डाटा विश्लेषण

डेटा पहले से कहीं अधिक तेजी से बढ़ रहा है, और मानक विश्लेषणात्मक उपकरण अक्सर मात्रा के साथ कदम रखने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। पायस्पार्क एक शक्तिशाली, वितरित कंप्यूटिंग इंजन प्रदान करता है जो आपको परिचित पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके विशाल डेटा सेटों की प्रक्रिया करने की अनुमति देता है। यह कोर्स आपको पायथन की बुनियादी अवधारणाओं से लेकर मजबूत बड़े डेटा पाइपलाइनों के निर्माण तक ले जाएगा। आप व्यावहारिक परिदृश्यों को पढ़ेंगे, वास्तविक दुनिया के डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके जटिल, अप्रचलित फ्रेमवर्क पर भरोसा किए बिना बड़े पैमाने पर डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालेंगे। आप क्या सीखेंगे: -वितरण कंप्यूटिंग और स्पार्क क्लस्टर की मूल संरचना को समझें। - आभासी वातावरण और टाइप संकेत जैसी आधुनिक प्रथाओं का उपयोग कर विश्वसनीय पायथन कोड लिखें. -स्‍पार्क डेटा फ्रेम और स्पार्क एसक्‍यूएल का उपयोग कर बड़े डेटासेटों को कुशलता से प्रोसेस और ट्रांसफॉर्म करें। - एमएललिब लाइब्रेरी का उपयोग करके स्केलेबल मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाएं। -आधुनिक डेटा इंजीनियरिंग पैटर्न का उपयोग, जिसमें डेल्टा झील की मूल अवधारणाएं शामिल हैं। - स्पार्क स्ट्रीमिंग का उपयोग कर निरंतर डेटा प्रवाह का विश्लेषण करें। - लिखित नकली परामर्श परियोजनाओं और व्यावहारिक कोडिंग अभ्यास के माध्यम से अपने कौशल का अभ्यास करें। यात्रा आवश्यक बड़े डेटा शब्दावली और स्पार्क के वितरित वास्तुकला में जाने से पहले एक मौलिक पायथन समीक्षा के साथ शुरू होती है। इस प्रकार के अध्ययनों में, यह आवश्यक नहीं है कि यह अध्ययन किसी विशेष विषय पर किया जाए, बल्कि यह अध्ययन सामान्यतः किसी विशेष विषय के विशेषज्ञों और विद्वानों द्वारा किया जाता है। आजकल, नए डेटा को संग्रहित करने के लिए कई प्रकार के उपकरण उपलब्ध हैं।