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.
Spezialisierung für Spark and Python for Big Data with PySpark
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Spezialisierung für 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.
Dozent: EDUCBA
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Stufe Anfänger
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1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
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.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
September 2025
38 Praxisübungen
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Spezialisierung - 6 Kursreihen
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Debugging
Kategorie: SQL
Kategorie: MySQL
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Pipelines
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: PySpark
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: PySpark
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Simulation and Simulation Software
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Marketing Analytics
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Big Data
Kategorie: Risk Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Customer Insights
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Scalability
Kategorie: Systems Integration
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: PySpark
Kategorie: MySQL
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Java Platform Enterprise Edition (J2EE)
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Data Store
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: System Configuration
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Data Store
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: PySpark
Kategorie: JSON
Kategorie: Big Data
Kategorie: Distributed Computing
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Häufig gestellte Fragen
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.
Weitere Fragen
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