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.

Spécialisation "Spark and Python for Big Data with PySpark"

La Fête du Travail commence avec plus de 70 $ d'économies sur Coursera Plus. Bénéficiez de 40 % de réduction pendant 3 mois.

Spécialisation "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.

Instructeur : EDUCBA

2 670 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 109 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 109 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 6 cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 1, 5 heures

Ce que vous apprendrez

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

COURS 2, 5 heures

Ce que vous apprendrez

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

COURS 3, 3 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Customer Analysis

Catégorie : Risk Modeling

Catégorie : Text Mining

Catégorie : PySpark

Catégorie : Advanced Analytics

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Apache

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Big Data

Catégorie : Business Intelligence

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Marketing Analytics

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Simulation and Simulation Software

Catégorie : Customer Insights

Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

COURS 4, 9 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scala Programming

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Apache Maven

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Apache

Catégorie : Systems Integration

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Big Data

Catégorie : Scalability

Catégorie : Live Streaming

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)

Apache Spark: Design & Execute ETL Pipelines Hands-On

COURS 5, 4 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : PySpark

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Data Store

Catégorie : MySQL Workbench

Catégorie : MySQL

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Development Environment

Catégorie : SQL

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Engineering

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

COURS 6, 4 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

EDUCBA

1 708 Cours425 513 apprenants

Offert par

EDUCBA

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Spark and Python for Big Data with PySpark

moyenne sur l'ensemble des 6 cours

5 étoiles
72,07 %
4 étoiles
20,72 %
3 étoiles
3,60 %
2 étoiles
0,90 %
1 étoile
2,70 %

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

Révisé le 2 sept. 2026

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

Cours : PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

Révisé le 12 avr. 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.

Cours : PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

Révisé le 28 févr. 2026

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

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Foire Aux Questions

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.