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PySpark & Python : Guide pratique pour le traitement des données

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PySpark & Python : Guide pratique pour le traitement des données

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Instructeur : EDUCBA

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Rappeler la syntaxe de Python et identifier les composants clés de PySpark pour le traitement des données.

  • Appliquer les transformations RDD, les jointures et l'intégration JDBC avec MySQL.

  • Construire des pipelines évolutifs comme le comptage de mots et déboguer les applications PySpark.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Informatique distribuée
  • Catégorie : Principes de programmation
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : MySQL
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Transformation de données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Débogage

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

août 2025

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Spark et Python pour le Big data avec PySpark
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours

Ce module présente aux apprenants les concepts fondamentaux nécessaires pour travailler avec PySpark, en commençant par l'évolution des données et la pertinence des cadres informatiques distribués. Il établit les bases de la programmation Python, en mettant l'accent sur la syntaxe, les structures et le flux de contrôle nécessaires au développement d'applications PySpark. A la fin de ce module, les apprenants seront dotés de connaissances essentielles en programmation et d'une compréhension claire de la manière d'initier le traitement de données basé sur PySpark.

Inclus

9 vidéos4 devoirs

Ce module s'appuie sur les connaissances fondamentales de PySpark en présentant aux apprenants des opérations avancées, notamment la manipulation de DataFrame, les opérations de jointure et l'intégration de données externes avec MySQL. A travers des exemples pratiques, les étudiants exploreront comment traiter, combiner et analyser efficacement des ensembles de données distribuées. Le module culmine avec une application pratique à travers le problème classique du COUNT, renforçant les pipelines de transformation et les techniques d'agrégation dans un environnement distribué.

Inclus

7 vidéos3 devoirs

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
5.0 (5 évaluations)
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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  • 4 stars

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    2,77 %

  • 1 star

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Affichage de 3 sur 36

AA
5

Révisé le 6 déc. 2025

FB
5

Révisé le 20 oct. 2025

SW
5

Révisé le 15 nov. 2025

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