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.
Spécialisation Spark and Python for Big Data with PySpark
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
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
septembre 2025
38 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA
Spécialisation - série de 6 cours
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.
Compétences que vous acquerrez
PySpark, Python Programming, Data Processing, Data Transformation, Data Manipulation, Debugging, Data Pipelines, Programming Principles, Distributed Computing, Apache Spark, SQL et MySQL
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.
Compétences que vous acquerrez
Random Forest Algorithm, PySpark, Predictive Modeling, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Apache Spark, Unsupervised Learning, Data Pipelines, Machine Learning Algorithms, Classification And Regression Tree (CART), Statistical Machine Learning, Supervised Learning et Predictive Analytics
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
Text Mining, PySpark, Advanced Analytics, Customer Analysis, Data Processing, Simulation and Simulation Software, Unstructured Data, Risk Analysis, Data Mining, Data Transformation, Apache Spark, Data Manipulation, Customer Insights, Marketing Analytics, Image Analysis, Predictive Modeling, Statistical Modeling et Big Data
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
Apache Spark, Apache Maven, Real Time Data, Scala Programming, Data Processing, Systems Integration, Scalability, Apache Hadoop, Data Structures et Object Oriented Programming (OOP)
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
Extract, Transform, Load, Apache Spark, PySpark, Development Environment, Data Transformation, Java Platform Enterprise Edition (J2EE), Data Store, Data Pipelines, Apache Hadoop, MySQL, Data Manipulation, System Configuration, Data Import/Export et Software Installation
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.
Compétences que vous acquerrez
Apache Spark, Data Processing, Data Transformation, Distributed Computing, Performance Tuning, Big Data, Data Manipulation, PySpark, JSON et Data Pipelines
Obtenez un certificat professionnel
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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.
Plus de questions
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