Data Analysis Using Pyspark

4.2
62件の評価
提供:
Coursera Project Network
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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

Google colabData AnalysisPython ProgrammingpySpark SQL

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。