9 лучших курсов и сертификаций по Spark на Coursera
Вы ищете лучшие курсы и сертификаты Coursera Spark?… Если да, то вы попали по адресу. В этой статье я перечислил 9 лучших курсов Coursera Spark. Итак, уделите несколько минут этой статье и узнайте о курсах Coursera Apache Spark.
А теперь, без лишних слов, давайте начнем…
Лучшие курсы и сертификации Coursera Spark
1. NoSQL, Big Data, and Spark Foundations Specialization
Рейтинг – 4.3/5
Провайдер – IBM
Время прохождения – 4 месяца (если тратить 3 часа в неделю)
Это программа специализации, состоящая из 3 курсов. На первом курсе вы узнаете о NoSQL, Big Data, Spark и Hadoop, а также поймете, как работать с Apache Spark для приложений Data Engineering и Machine Learning.
В следующем курсе вы подробно изучите Apache Spark, SparkSQL, пользовательский интерфейс Apache Spark и т.д. В последнем курсе вы узнаете о структурированной потоковой обработке данных Spark, графических фреймах на Apache Spark, рабочих нагрузках ETL, основах SparkML, классификации и регрессии с помощью Apache Spark и т.д.
Кому стоит записаться?
Тем, кто является новичком.
2. Distributed Computing with Spark SQL
Рейтинг – 4.5/5
Провайдер – Калифорнийский университет в Дэвисе
Время прохождения – 13 часов
Этот курс охватывает основные концепции Apache Spark™, платформы для распределенных вычислений. В этом курсе вы узнаете о структуре DataFrame в Spark, использовании SQL-кода на кластерах и оптимизации производительности.
Вы также изучите конвейеры данных, доступ к различным форматам и преобразование данных. В курсе освещаются преимущества озерных хранилищ, объединение озер данных и хранилищ с использованием Spark и Delta Lake. В целом, этот курс обеспечивает практическое и всестороннее введение в мощные возможности Spark.
Кто должен записаться на курс?
Тем, кто уже имеет представление о SQL.
3. Apache Spark (TM) SQL for Data Analysts
Рейтинг – 4.5/5
Провайдер – Databricks
Время прохождения – 13 часов
Курс начинается со знакомства с возможностями Spark и его удобным интерфейсом SQL. Вы узнаете, как использовать Spark SQL на Databricks – платформе для совместной работы, которая расширяет возможности анализа и исследования данных.
Вы получите представление об архитектуре Spark и откроете для себя методы оптимизации запросов для повышения производительности. Этот курс охватывает передовые методы составления запросов и предоставляет практический опыт работы с реальными сценариями анализа данных.
Вы узнаете о различных форматах хранения данных и методах оптимизации, повышающих скорость и эффективность запросов. Кроме того, интеграция Delta Lake со Spark SQL познакомит вас с надежным решением для управления структурированными озерами данных.
Кому стоит записаться на курс?
Тем, кто уже знаком с SQL.
4. Meta Spark Creator AR Certification Prep Specialization
Рейтинг – NA
Провайдер – Мета
Время прохождения – 3 месяца
В этой программе вы изучите основы AR и то, как он обогащает реальный мир цифровыми элементами. Вы также узнаете лучшие практики создания увлекательного AR-контента и получите практический опыт использования платформы Meta Spark.
Эта программа поможет вам подготовиться к сертификационному экзамену Meta Certified Meta Spark Creator. С помощью практических упражнений и заданий вы разовьете необходимые навыки для успешной сдачи сертификационного экзамена и приобретете навыки использования функций и инструментов Meta Spark.
Кому стоит записаться?
Тем, кто является новичком.
5. Data Analysis Using Pyspark
Рейтинг – 4.4/5
Провайдер – Coursera Project Network
Время выполнения – 1,5 часа
Это управляемый проект, в котором вы будете работать с модулем PySpark в Python. Для этого проекта вы будете использовать набор данных сайта онлайнового музыкального сервиса.
Набор данных содержит два CSV-файла listen.csv и genre.csv. В целом, это не очень подробный курс и охватывает основы PySpark. Вы будете выполнять этот проект на платформе Google Colab.
Кому стоит записаться на курс?
Тем, кто уже знает программирование на Python.
6. Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark
Рейтинг – 3.8/5
Провайдер – IBM
Время прохождения – 6 часов
Этот курс предназначен для изучения Apache Spark для обработки данных и машинного обучения. Вы получите практические знания и навыки применения мощных возможностей Apache Spark.
В ходе курса вы изучите внутренние компоненты Apache Spark, решения для хранения данных, Spark SQL, распараллеливание, конвейеры машинного обучения и контролируемое/неконтролируемое обучение с помощью SparkML.
Но в этом курсе не рассматриваются продвинутые концепции, а только основы Apache Spark.
Кому стоит записаться?
Тем, кто уже владеет Python, машинным обучением и базовыми знаниями SQL.
7. Big Data Analysis with Scala and Spark
Рейтинг – 4.6/5
Провайдер – EPFL
Время прохождения – 27 часов
В этом курсе вы изучите основы Spark, включая парные RDD и основные операции, такие как сокращение и объединение. Далее вы изучите методы разбиения данных на разделы для оптимизации производительности.
Вы также изучите Spark SQL, DataFrames и Datasets, позволяющие выполнять структурированную обработку данных и автоматическую оптимизацию. В целом, это хороший курс для изучения Spark для задач анализа и обработки данных.
Кому стоит записаться?
Тем, у кого есть предыдущие знания программирования на любом языке.
8. Data Engineering with MS Azure Synapse Apache Spark Pools
Рейтинг – 3.7/5
Провайдер – Microsoft
Время прохождения – 7 часов
В этом курсе вы получите практический опыт работы с большими данными с помощью Apache Spark и Azure Synapse Analytics.
В ходе курса вы получите глубокое понимание различных технологий, таких как Apache Spark, Azure Databricks, HDInsight и SQL Pools, и поймете, как различать и выбирать правильные инструменты для конкретных задач.
В целом, этот курс дает ценные знания о мониторинге и управлении рабочими нагрузками инженерии данных с помощью Apache Spark в Azure Synapse Analytics.
Кому стоит записаться на курс?
Тем, кто уже знает Python или SQL.
9. Building Machine Learning Pipelines in PySpark MLlib
Рейтинг – 4.3/5
Провайдер – Coursera Project Manager
Время выполнения – 1,5 часа
В этом проекте под руководством руководителя вы получите хороший обзор основных команд PySpark. Вы также поймете, как очистить данные и как выбрать лучшую модель из конвейера с помощью перекрестной валидации и настройки параметров.
Но это не очень подробный курс по изучению PySpark. Этот курс хорош, если вы хотите получить практический опыт.
Кому стоит записаться?
Тем, кто знает Python и основы машинного обучения.