This course introduces distributed computing frameworks and big data visualization techniques. Learners will explore MapReduce, work with Apache Spark, implement transformations with PySpark, and use Spark SQL for large-scale analysis. The course concludes with building compelling dashboards and reports using Power BI for actionable business insights.
Data Processing, Exploratory Analysis and Visualization
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Data Processing, Exploratory Analysis and Visualization
Ce cours fait partie de Microsoft Big Data Management and Analytics Certificat Professionnel
Instructeur : Microsoft
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3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Dashboard
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Power BI
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Business Intelligence
- Catégorie : Databricks
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Self Service Technologies
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
Distributed Computing and MapReduce Concepts explores the foundational principles that enable modern organizations to process massive datasets that have outgrown the limits of single-machine computing. Through real-world examples, visual walkthroughs, hands-on labs, and guided design activities, you'll examine how data is broken into parallel tasks and executed across clusters of machines, how the Map, shuffle, and Reduce phases work together, and how common MapReduce patterns—such as counting, filtering, joining, and aggregation—solve practical big data problems efficiently and at scale.
Inclus
2 vidéos3 lectures8 devoirs
Apache Spark Architecture and Fundamentals provides a comprehensive introduction to the distributed processing engine that revolutionized big data analytics by overcoming traditional MapReduce limitations. Through real-world examples, visual walkthroughs, hands-on labs, and guided design activities, you'll examine Spark's core components, including the driver, executors, and cluster manager, explore how in-memory processing delivers dramatic performance improvements, and learn to configure and manage Spark clusters and applications for efficient large-scale data processing.
Inclus
3 lectures9 devoirs
Data Processing with PySpark RDDs and DataFrames focuses on practical data processing using PySpark's Python API for Apache Spark. Through real-world examples, visual walkthroughs, hands-on labs, and guided design activities, you'll implement data processing operations using both RDDs and DataFrames, develop transformation pipelines, apply common data cleaning and preparation techniques, and optimize PySpark code for better performance across enterprise-scale big data scenarios.
Inclus
1 vidéo3 lectures10 devoirs
Advanced Data Processing with Spark SQL introduces Spark SQL as a powerful interface for structured data processing in distributed environments. Through real-world examples, visual walkthroughs, hands-on labs, and guided design activities, you'll master SQL operations at scale, from basic queries to complex analytical operations, learn to create and manage temporary views and tables, and optimize query performance for production workloads that would overwhelm traditional database systems.
Inclus
1 vidéo3 lectures10 devoirs
Data Visualization for Big Data with Power BI introduces comprehensive visualization techniques specifically designed for big data environments using Microsoft Power BI. Through real-world examples, visual walkthroughs, hands-on labs, and guided design activities, you'll learn to connect Power BI to various big data sources, create effective visualizations for large datasets, build interactive dashboards that enable self-service analytics, and implement best practices for handling performance challenges when visualizing massive datasets.
Inclus
1 vidéo3 lectures10 devoirs
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