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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6-teilige Kursreihe

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Processing
Kategorie: Scala Programming
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Systems Integration
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
Kategorie: Scalability
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Software Installation
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Store
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: MySQL
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Java Platform Enterprise Edition (J2EE)
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: JSON
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Simulation and Simulation Software
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: SQL
Kategorie: Debugging
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Python Programming

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September 2025

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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.

Praktisches Lernprojekt

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 14 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: MySQL

Kategorie: SQL

Kategorie: Debugging

Kategorie: Programming Principles

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: PySpark

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Processing

PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

KURS 23 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Statistical Machine Learning

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: PySpark

Kategorie: Applied Machine Learning

PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

KURS 32 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: Advanced Analytics

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: PySpark

Kategorie: Data Mining

Kategorie: Customer Analysis

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Big Data

Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

KURS 47 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: Data Processing

Kategorie: Scala Programming

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Systems Integration

Kategorie: Apache Maven

Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Kategorie: Scalability

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Apache Spark

Apache Spark: Design & Execute ETL Pipelines Hands-On

KURS 53 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: Data Import/Export

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Development Environment

Kategorie: Software Installation

Kategorie: PySpark

Kategorie: Data Store

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: MySQL

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: System Configuration

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Java Platform Enterprise Edition (J2EE)

Kategorie: Data Manipulation

Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

KURS 63 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PySpark

Kategorie: JSON

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Scala Programming

Kategorie: Big Data

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Dozent

EDUCBA

230 Kurse104.910 Lernende

von

EDUCBA

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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.

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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.