Spark и Python для Big Data с PySpark

Повысьте свою ценность на рынке труда, освоив один из самых востребованных инструментов для работы с большими данными — Apache Spark с использованием Python и библиотеки PySpark. Этот курс поможет вам понять ключевые принципы распределенной обработки данных и научит применять их на практике.

Что вы узнаете в этом курсе

Материал курса построен так, чтобы вы плавно переходили от основ к более сложным концепциям, укрепляя навыки на практических задачах.

Основы Python для Big Data

Курс включает ускоренное введение в Python, позволяющее быстро освежить или освоить фундаментальные конструкции языка перед погружением в Spark.

Работа с Spark 2.0 и DataFrames

Вы научитесь использовать современный API Spark DataFrame, освоите операции трансформации и анализа данных, поймёте принципы оптимизации вычислений и ленивых вычислений.

Машинное обучение с MLlib

Курс охватывает работу с MLlib на основе DataFrame-синтаксиса, включая:

• регрессию и классификацию;
• кластеризацию;
• Gradient Boosted Trees;
• построение пайплайнов машинного обучения.

Spark SQL и Spark Streaming

Вы узнаете, как использовать Spark SQL для анализа данных запросами, а также познакомитесь с потоковой обработкой с помощью Spark Streaming.

Практическая направленность обучения

На каждом этапе курса вас ждут практические упражнения и проекты в формате Mock Consulting. Эти задания имитируют реальные задачи бизнеса, позволяя вам:

• прорабатывать сценарии обработки больших данных;
• решать проблемы, с которыми сталкиваются специалисты Data Engineering и Data Analytics;
• сформировать портфолио практических проектов.

Почему стоит изучать Apache Spark сейчас

Apache Spark используют такие компании, как Google, Facebook, Netflix, Airbnb, Amazon и NASA. Применение распределённых вычислений растёт, а специалисты с навыками Spark становятся всё более востребованными.

Ключевые преимущества Spark

• до 100 раз быстрее Hadoop MapReduce;
• универсальная экосистема инструментов для анализа данных;
• масштабируемость и гибкость;
• поддержка Python через PySpark.

Преимущества для вашей карьеры

После прохождения курса вы сможете уверенно включить Spark и PySpark в своё резюме и будете готовы решать задачи обработки больших данных на профессиональном уровне.

Кому подойдёт этот курс

• начинающим специалистам в области Data Science и Big Data;
• аналитикам, желающим перейти на новый уровень работы с данными;
• инженерам и разработчикам, которые хотят освоить распределённые вычисления;
• всем, кто стремится работать с современными технологиями анализа данных.

Готовы начать?

Если вы хотите погрузиться в экосистему Python, Spark и Big Data и получить реальные навыки работы с PySpark — этот курс станет отличной отправной точкой.