A General introduction to PySpark and distributed computing. This section introduces PySpark, PySpark DataFrames, and RDDs.

Introduction to PySpark

Creating a SparkSession

Loading census data

Introduction to PySpark DataFrames

Scalability and performance

Reading a CSV and performing aggregations

Filtering by company

More on Spark DataFrames

Infer and filter

Schema writeout

Introduction to Apache Spark and PySpark

A continuation of DataFrames and complex datatypes. This section expands on what DataFrames offer in PySpark and introduces some Spark SQL concepts.

DataFrame’lerle veri işleme

fill ve drop ile eksik verileri ele alma

Sütun işlemleri - sütun oluşturma ve yeniden adlandırma

İleri Düzey DataFrame işlemleri

DataFrame birleştirmeleri

Uçuşları varış havaalanlarıyla birleştirme

Sen tanımlarsın, sen kullanırsın!

UDF tanımlandı

PySpark UDF'lerinde tamsayılar

Pandas UDF'ler

PySpark in Python

Delve into leveraging Spark SQL and PySpark for scalable data processing, combining SQL's simplicity with PySpark's distributed computing power to handle large datasets efficiently.

Resilient distributed datasets in PySpark

Creating RDDs

Collecting RDDs

Intro to Spark SQL

Querying on a temp view

Running SQL on DataFrames

Analytics with SQL on DataFrames

PySpark aggregations

Aggregating in PySpark

Aggregating in RDDs

Complex Aggregations

PySpark at scale

Broadcasting

Bringing it all together I

Bringing it all together II

What have we learned?

Introduction to PySpark SQL

Transportation

Salaries

Adults

Course Glossary

Bu kurs, büyük veri kümeleriyle PySpark kullanarak çalışmak isteyen veri mühendisleri, veri bilimcileri ve Machine Learning uygulayıcıları için tasarlanmıştır. Apache Spark'ın hızını ve ölçeklenebilirliğini keşfedecek, Spark oturumları oluşturmayı öğrenecek, RDD'lerle çalışacak ve uygulamalı alıştırmalarla DataFrame'leri yöneteceksin. Kurs, PySpark SQL'i de kapsar; SQL ile veri sorgulamayı, şemalar ve karmaşık veri türleriyle çalışmayı ve dağıtık ortamlarda performansı optimize etmeyi öğreneceksin. Sonunda, büyük veriyi işleme ve analiz etme konusunda temel becerilere sahip olacak ve Machine Learning ve büyük veri analitiği gibi ileri uygulamalara zemin hazırlayacaksın.

Videolarda, sol alttaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı transkriptler bulunur.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredileri almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri çağrı kutusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Bu kurs, büyük veri kümeleriyle verimli bir şekilde çalışmak isteyen veri mühendisleri, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları için idealdir. Pandas gibi araçlardan geçiş yapıyor ya da ilk kez büyük veri teknolojilerine giriş yapıyor olsanız da, bu kurs PySpark ve dağıtılmış veri işleme konusunda sağlam bir giriş sunar.<br><br>
<h2>Neden Spark? Neden şimdi?</h2>
Büyük verileri işlemek için tasarlanmış güçlü bir çerçeve olan Apache Spark'ın hızını ve ölçeklenebilirliğini keşfedin. Etkileşimli dersler ve uygulamalı alıştırmalar sayesinde, Spark'ın bellek içi işleme özelliğinin Hadoop gibi geleneksel çerçevelere göre nasıl bir avantaj sağladığını göreceksiniz. Spark oturumlarını kurarak başlayacak ve Esnek Dağıtılmış Veri Kümeleri (RDD'ler) ve Veri Çerçeveleri gibi temel bileşenleri inceleyeceksiniz. Gerçek dünya örnekleri üzerinde çalışırken veri kümelerini kolaylıkla filtrelemeyi, gruplandırmayı ve birleştirmeyi öğrenin.<br><br>
<h2>Büyük Veri için Python ve SQL Becerilerinizi Geliştirin</h2>
Tanıdık SQL sözdizimini kullanarak veri sorgulama ve yönetme için PySpark SQL'i nasıl kullanabileceğinizi öğrenin. Dağıtılmış sistemler için önbellekleme ve performans optimizasyonu becerilerini geliştirirken, şemaları, karmaşık veri türlerini ve kullanıcı tanımlı işlevleri (UDF'ler) ele alın.<br><br>
<h2>Büyük Veri Temellerinizi Oluşturun</h2>
Bu kursun sonunda, PySpark kullanarak büyük verileri işleme, sorgulama ve işleme konusunda kendinize güven duyacaksınız. Bu temel becerilerle, makine öğrenimi ve büyük veri analizi gibi ileri düzey konuları keşfetmeye hazır olacaksınız.

Introduction to SQL

Data Manipulation with pandas

PySpark ile büyük veriyi kolayca yönetin—dev veri kümelerini işleyin, sorgulayın ve optimize edin!

PySpark'e Giriş

PySpark'ta ustalaşarak büyük verileri kolaylıkla işleyin. Büyük veri kümelerini işleyerek, sorgulayarak iyileştirerek güçlü analizler yapın!

PySpark ile Büyük Veri

Makine Öğrenimi Bilimcisi Python'da

Profesyonel Veri Mühendisi Python'da

fill ve drop ile eksik verileri ele alma

PySpark'e Giriş

Egzersiz talimatları

Uygulamalı interaktif egzersiz