لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش PYSPARK: PySpark عملی برای مهندسان داده
PYSPARK: PySpark Hands-on for Data Engineers
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
شما می توانید با نحوه استفاده از اسپارک پایتون یعنی PySpark برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها آشنا شوید. مهارت های مربوط به توسعه، داده های بزرگ و اکوسیستم هادوپ و دانش Hadoop و مفهوم تجزیه و تحلیل شما همچنین خواهید آموخت که چگونه برنامه نویسی موازی و محاسبات درون حافظه انجام خواهد شد. جدای از آن، زبان پایتون متفاوتی نیز در این آموزش پوشش داده خواهد شد. پایتون یکی از پرتقاضاترین زبان های بازار امروز است. همچنین متوجه خواهید شد که استفاده از Spark با تمام زبان های ذکر شده چه مزایا و معایبی دارد. تجربه در هر یک از زبان ها مانند جاوا، پایتون یا اسکالا یا معادل آنها. سایر پیش نیازها شامل پیشینه توسعه و دانش صحیح و اساسی مفاهیم کلان داده و اکوسیستم است زیرا Spark API فقط بر اساس داده های بزرگ Hadoop است. سایر موارد شامل دانش جریان بیدرنگ و نحوه عملکرد کلان داده همراه با دانش صحیح تجزیه و تحلیل و کیفیت پیش بینی مربوط به مدل یادگیری ماشین است.
Pyspark یک راه حل کلان داده است که برای پخش بلادرنگ با استفاده از زبان برنامه نویسی Python قابل استفاده است و روشی بهتر و کارآمد برای انجام انواع محاسبات و محاسبات ارائه می دهد. همچنین احتمالاً بهترین راه حل در بازار است زیرا قابلیت همکاری دارد، یعنی Pyspark را می توان به راحتی همراه با سایر فناوری ها و سایر اجزای کل خط لوله مدیریت کرد. دادههای بزرگ قبلی و تکنیکهای Hadoop شامل تکنیکهای پردازش زمان دستهای بودند.
Pyspark یک برنامه منبع باز است که در آن تمام پایگاه کد به زبان Python نوشته شده است که عمدتاً برای انجام کلیه عملیات فشرده داده و یادگیری ماشین استفاده می شود. به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته است و شروع به محبوب شدن در صنعت کرده است و بنابراین Pyspark را می توان جایگزین سایر اجزای مبتنی بر اسپارک مانند مواردی که با جاوا یا اسکالا کار می کنند مشاهده کرد. یکی از ویژگیهای منحصر به فرد Pyspark استفاده از مجموعه دادهها و نه فریمهای داده است، زیرا مورد دوم توسط Pyspark ارائه نشده است. تمرینکنندگان به ابزارهای بیشتری نیاز دارند که اغلب در هنگام پخش دادههای همزمان قابل اعتمادتر و سریعتر باشند. ابزارهای قبلی مانند Map-reduce از نقشه و مفاهیم کاهش استفاده میکردند که شامل استفاده از نقشهبرها، سپس به هم زدن یا مرتبسازی و سپس کاهش آنها به یک موجودیت واحد بود. این MapReduce راهی برای محاسبات و محاسبه موازی ارائه کرد. Pyspark از تکنیک های حافظه استفاده می کند که از فضای ذخیره سازی در هارد دیسک استفاده نمی کند. این یک واحد محاسباتی همه منظوره و سریعتر ارائه می دهد.
مهارتهای مربوط به توسعه، کلان داده، و اکوسیستم Hadoop و دانش Hadoop و مفاهیم تحلیلی، مهارتهای ملموسی هستند که میتوانید از این آموزشهای PySpark بیاموزید. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه نویسی موازی و محاسبات درون حافظه انجام می شود. جدای از آن، زبان پایتون متفاوتی نیز در این آموزش پوشش داده خواهد شد. پایتون یکی از پرتقاضاترین زبانهای بازار امروز است
سرفصل ها و درس ها
Pyspark مبتدی
Pyspark Beginner
مقدمه ای بر PySpark
Introduction to PySpark
مبانی پایتون
Basics of Python
مبانی پایتون ادامه دارد
Basics of Python Continue
برنامه نویسی با RDD
Programming with RDD
نمونه های بیشتر
More Examples
حلقه Foreach
Foreach Loop
استفاده از Reduce Function
Using Reduce Function
قابلیت اتصال Mysql
Mysql Connectivity
مشاهده سوابق از Mysql
Viewing Records from Mysql
نمونه های بیشتر قسمت 1
More Examples Part 1
نمونه های بیشتر قسمت 2
More Examples Part 2
Pyspark می پیوندد
Pyspark Joins
Pyspark به نمونهها میپیوندد
Pyspark Joins Examples
نمونه های بیشتر در Mysql قسمت 1
More Examples on Mysql Part 1
نمونه های بیشتر در Mysql قسمت 2
More Examples on Mysql Part 2
تعداد کلمه
Word Count
Pyspark Intermediate
Pyspark Intermediate
مقدمه ای بر Pyspark Intermediate
Introduction to Pyspark Intermediate
منطقه لاینر
Liner Regation
ستون خروجی
Output Column
داده های تست
Test Data
پیش بینی
Prediction
رگرسیون خطی تعمیم یافته
Generalized Linear Regression
جنگل گردان
Forest Rogation
رگرسیون لجستیک دو جمله ای قسمت 1
Binomial Logistic Regression Part 1
رگرسیون لجستیک دو جمله ای قسمت 2
Binomial Logistic Regression Part 2
رگرسیون لجستیک دو جمله ای قسمت 3
Binomial Logistic Regression Part 3
رگرسیون لجستیک دو جمله ای قسمت 4
Binomial Logistic Regression Part 4
رگرسیون لجستیک چند جمله ای
Multinomial Logistic Regression
رگرسیون لجستیک چند جمله ای ادامه دهید
Multinomial Logistic Regression Continue
درخت تصمیم
Decision Tree
جنگل تصادفی
Random Forest
مدل K-Means
K-Means Model
Pyspark پیشرفته
Pyspark Advanced
مقدمه ای بر Pyspark Advance
Introduction to Pyspark Advance
تجزیه و تحلیل RFM
RFM Analysis
آنالیز RFM ادامه دارد
RFM Analysis Continue
K-Means Clustering
K-Means Clustering
K-Means Clustering ادامه دهید
K-Means Clustering Continue
تصویر به متن
Image to Text
PDF به متن
PDF to Text
شبیه سازی مونت کارلو قسمت 1
Monte Carlo Simulation Part 1
شبیه سازی مونت کارلو قسمت 2
Monte Carlo Simulation Part 2
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
نمایش نظرات