Spark und Python für Big Data und Data Science mit PySpark

Alle Infos zu dem Kurs

Das wirst du in diesem Kurs lernen

Verwende Python mit Spark um Big Data zu analysieren
Lerne, wie Du die neue Spark 2.0 DataFrame-Syntax verwenden
Arbeite zudem an Consulting-Projekten, die reale Situationen nachahmen
Wir schauen uns an wie man Kundenabwanderung mit Logistischer Regression klassifizieren kann
Weiter verwenden wir Spark mit Entscheidungsbäumen für die Klassifizierung
Zudem wirst du lernen, wie Sparks Gradient Boosted Trees verwendet wird
Verwende außerdem MLlib von Spark, um leistungsstarke Machine Learning-Modelle zu erstellen
Wir richten dann Amazon Web Services EC2 für Big Data-Analyse ein
Erfahren, wie du AWS Elastic MapReduce Service verwenden kannst
Erstelle außerdem einen Spam-Filter mit Spark und Natural Language Processing
Verwende anschließend Spark Streaming, um Tweets in Echtzeit zu analysieren

Anforderungen

Allgemeine Programmierkenntnisse in jeder Sprache (vorzugsweise Python)
20 GB freier Speicherplatz auf deinem lokalen Computer (oder alternativ eine starke Internetverbindung für AWS)

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Erfahrungsberichte

Tausende Studenten vertrauen uns

4.4

6.736 Bewertungen

41.236 Teilnehmer Udemy

Dozentenbewertung

“Der Kurs hat ein sehr gutes Level und als Anfänger in Big Data komme ich sehr gut mit. Der Kursleiter erklärt alles sehr genau und man kann ihm sehr gut folgen.”

W. Surala

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Kursbeschreibung

In diesem Kurs lernst du alles, was du wissen musst, um mit Python mit Spark im Bereich Data Science zu verwenden.

Datenmengen werden immer größer. Diese wollen auch analysiert werden. Dieser Kurs wurde daher speziell dafür entwickelt, dir eine der besten Technologien für diese Aufgabe, Apache Spark zu erklären! Die Top-Technologie-Unternehmen wie zum Beispiel Google, Facebook, Netflix, Airbnb, Amazon, NASA und mehr verwenden alle Spark, um ihre Big-Data-Probleme zu lösen! Spark kann bis zu 100x schneller als Hadoop MapReduce ausgeführt werden, was infolgedessen zu einer Explosion der Nachfrage nach dieser Fähigkeit geführt hat!

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen mit einem Crash-Kurs in Python und lehrt weiterhin, wie man Spark DataFrames mit der Spark 2.0-Syntax verwendet! Sobald wir das besprochen haben, werden wir sehen, wie man die MLlib Machine Library mit der DataFrame-Syntax und Spark verwendet.

Wir befassen uns auch mit den neuesten Spark-Technologien, wie Spark SQL, Spark Streaming und erweiterten Modellen wie Gradient Boosted Trees!

Dieser Kurs wird dir Spark in einer praktischen Art und Weise beibringen, in dem jede Lektion sowohl eine Coding Bildschirmaufzeichnung und ein zusätzliches Code Notebook zum Download bietet! Während jedes Abschnittes bekommst du außerdem Übungen und simulierte Beratungs-Projekte, die dich direkt in eine reale Situation bringen, in der Du deine neuen Fähigkeiten einsetzen kannst, um ein echtes Problem zu lösen!

Du erhältst außerdem lebenslangen Zugang zu allen Übungen, Materialien und den über 89 Lektionen!

Nach Abschluss des Spark Kurses bekommst du ein Zertifikat, das du auch in deinem LinkedIn oder Xing Profil veröffentlichen kannst, sowie ein Portfolio an Python-Projekten, die du natürlich ebenfalls freigeben kannst.

Dabei bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne noch jetzt BigData zu analysieren und Modelle zu erstellen und bringe deine Karriere voran!

Inhalt:

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