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Spezialisierung „Spark and Python for Big Data with PySpark“

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Spezialisierung „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

2.756 bereits angemeldet

Bei Mehr erfahren enthalten

6-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 110 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

6-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 110 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Engineering
Kategorie: Customer Insights
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Apache
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Big Data
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Text Mining

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: MySQL
Kategorie: PySpark
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Apache Hadoop

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Spezialisierung - 6 Kursreihen

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.

Übungsprojekt

Learners will complete hands-on projects that simulate real-world challenges such as designing ETL pipelines, building predictive ML models, segmenting customers with clustering, and processing unstructured text data. These projects ensure participants can confidently apply Spark and Python to solve authentic big data problems across industries.

PySpark & Python: Hands-On Guide to Data Processing

KURS 1, 5 Stunden

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.

PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

KURS 2, 5 Stunden

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.

PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

KURS 3, 3 Stunden

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: Customer Analysis

Kategorie: Risk Modeling

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Apache

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Big Data

Kategorie: Customer Insights

Kategorie: Business Intelligence

Kategorie: Marketing Analytics

Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

KURS 4, 9 Stunden

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: Scala Programming

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Apache Maven

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Big Data

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Apache

Kategorie: Scalability

Kategorie: Live Streaming

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Systems Integration

Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Apache Spark: Design & Execute ETL Pipelines Hands-On

KURS 5, 4 Stunden

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: Data Transformation

Kategorie: PySpark

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Data Processing

Kategorie: MySQL

Kategorie: Data Engineering

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: MySQL Workbench

Kategorie: Data Store

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Development Environment

Kategorie: SQL

Kategorie: Data Pipelines

Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

KURS 6, 4 Stunden

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.

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Dozent

EDUCBA

1.772 Kurse447.344 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Spark and Python for Big Data with PySpark

Durchschnitt über alle 6 Kurse

5 Sterne
72,32 %
4 Sterne
20,53 %
3 Sterne
3,57 %
2 Sterne
0,89 %
1 Stern
2,67 %

Kurs: PySpark & Python: Hands-On Guide to Data Processing

5.0

Geprüft am 3. Sep. 2026

The combination of Python fundamentals and distributed processing makes the concepts easy to understand.

Kurs: PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

5.0

Geprüft am 13. Apr. 2026

From data preparation to model evaluation, every lesson is gold. The unique focus on Spark's scalability makes this a standout machine learning course for professionals.

Kurs: PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

5.0

Geprüft am 1. März 2026

I liked the focus on real-world data processing scenarios, which helps learners understand how PySpark is actually used in industry environments.

Weitere Bewertungen anzeigen

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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.

Upon completion, learners will be able to design, build, and optimize scalable data workflows using PySpark, apply predictive machine learning models to large datasets, and construct production-ready ETL pipelines. They will also gain the confidence to analyze unstructured data, implement real-time streaming solutions, and apply Spark with both Python and Scala for big data engineering and analytics roles.