This specialization provides a complete learning pathway in Apache Spark and Python (PySpark) for big data analytics, machine learning, and scalable data processing. Learners will begin with foundational Python and PySpark techniques, advance to predictive modeling and clustering, and explore advanced data workflows including ETL pipelines, streaming, and real-time processing. By the end, participants will be equipped with practical skills to design, build, and optimize distributed applications for data engineering, analytics, and business intelligence.
Spécialisation Spark and Python for Big Data with PySpark
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Spécialisation Spark and Python for Big Data with PySpark
Spark and Python for Big Data with PySpark. Build scalable data workflows and predictive models using Spark and Python.
Instructeur : EDUCBA
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1 mois Ă raison de 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
Apply PySpark to build, optimize, and evaluate distributed data processing workflows.
Design and execute predictive machine learning models for large-scale analytics.
Construct ETL pipelines, real-time streaming applications, and advanced big data solutions with Spark.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
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Enseigné en Anglais
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septembre 2025
38 exercices pratiques
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Spécialisation - série de 6 cours
Ce que vous apprendrez
Recall Python syntax and identify key PySpark components for data processing.
Apply RDD transformations, joins, and JDBC integration with MySQL.
Build scalable pipelines like word count and debug PySpark applications.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : PySpark
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Debugging
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : MySQL
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Pipelines
Ce que vous apprendrez
Build and evaluate regression models in PySpark using linear, GLM, and ensemble methods.
Apply logistic regression, decision trees, and Random Forests for classification.
Implement K-Means clustering and assess scalable ML workflows with PySpark.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Random Forest Algorithm
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : PySpark
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Ce que vous apprendrez
Apply RFM analysis and K-Means clustering for customer segmentation.
Extract and analyze textual data using OCR with PySpark DataFrames.
Build and interpret Monte Carlo simulations for uncertainty modeling.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : PySpark
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Marketing Analytics
Catégorie : Customer Insights
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Customer Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Big Data
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Simulation and Simulation Software
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Risk Analysis
Ce que vous apprendrez
Apply Scala fundamentals including variables, functions, and advanced concepts.
Implement Spark RDD operations, streaming, and fault-tolerant pipelines.
Build real-time big data solutions integrating Spark with external systems.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Scala Programming
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Apache Maven
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : Systems Integration
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Structures
Ce que vous apprendrez
Install and configure PySpark, Hadoop, and MySQL for ETL workflows.
Build Spark applications for full and incremental data loads via JDBC.
Apply transformations, handle deployment issues, and optimize ETL pipelines.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : PySpark
Catégorie : System Configuration
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Software Installation
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Development Environment
Catégorie : MySQL
Catégorie : Data Store
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Java Platform Enterprise Edition (J2EE)
Ce que vous apprendrez
Describe Spark architecture, core components, and RDD programming constructs.
Apply transformations, persistence, and handle multiple file formats in Spark.
Develop scalable workflows and evaluate Spark applications for optimization.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : PySpark
Catégorie : Big Data
Catégorie : JSON
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Scala Programming
Catégorie : Distributed Computing
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Foire Aux Questions
Learners can expect to complete the Specialization in approximately 11 to 12 weeks, dedicating 3–4 hours per week. This flexible pace is designed to accommodate working professionals and students alike, allowing steady progress through foundational Python and PySpark skills, advanced data processing, predictive machine learning, and real-world ETL pipeline development. By the end of the program, learners will have gained both conceptual understanding and hands-on experience, ensuring they are well-prepared to tackle real-world big data challenges.
Learners should have a basic understanding of Python programming and foundational concepts in data analysis. Prior exposure to databases or machine learning will be helpful but is not mandatory.
Yes, it is recommended to follow the courses in sequence. The curriculum is structured to build progressively—from core Python and PySpark foundations to machine learning, advanced data workflows, and real-world big data applications—ensuring a smooth learning journey.
Plus de questions
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