Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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

1.815 bereits angemeldet

Bei enthalten

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6-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 90 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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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: Advanced Analytics
Kategorie: Apache
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Data Access
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Predictive Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: MySQL

Kategorie: PySpark

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Engineering

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Debugging

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Access

Kategorie: SQL

Kategorie: Programming Principles

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: PySpark

Kategorie: Logistic Regression

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Decision Tree Learning

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Machine Learning Methods

Kategorie: Model Training

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Classification Algorithms

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Machine Learning Algorithms

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: Customer Analysis

Kategorie: PySpark

Kategorie: Risk Modeling

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Customer Insights

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Marketing Analytics

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Unstructured Data

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: Apache Spark

Kategorie: Scala Programming

Kategorie: Apache Maven

Kategorie: Live Streaming

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Systems Integration

Kategorie: Scalability

Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Kategorie: Data Transformation

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: Extract, Transform, Load

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: PySpark

Kategorie: Data Store

Kategorie: Development Environment

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: MySQL

Kategorie: Software Installation

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Data Manipulation

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Persistence

Kategorie: Data Import/Export

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Big Data

Kategorie: JSON

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Data Processing

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Dozent

EDUCBA

1.170 Kurse280.710 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

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Larry W.

Lernender seit 2021

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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.