Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.udemy.com/course/taming-big-data-with-apache-spark-hands-on/

在当今技术快速发展的时代,大数据分析技能越来越受到重视。最近,我在Udemy上发现了一门非常实用的课程——《用Apache Spark和Python驯服大数据 – 实践操作》。这门课程更新到了Spark 3.5和Spark 4的最新特性,教授了大数据领域中最炙手可热的技术:Apache Spark,特别是PySpark。

课程的讲师是亚马逊和IMDb的前工程师兼高级经理Frank Kane,他将通过超过20个实践案例,教会你如何将数据分析问题转化为Spark问题,并在云计算服务上进行扩展。课程将带你从简单的示例开始,逐步深入复杂的任务,比如分析电影评分数据、社交图谱等。

学习这门课程,你将掌握以下内容:
1. Spark的DataFrames和弹性分布式数据存储的概念。
2. 快速开发和运行Spark作业,使用Python和pyspark。
3. 如何将复杂的分析问题转化为迭代或多阶段的Spark脚本。
4. 使用Amazon的Elastic MapReduce服务扩展到更大的数据集。
5. 理解Hadoop YARN如何在计算集群中分配Spark任务。
6. 学习其他Spark技术,如Spark SQL、Spark Streaming和GraphX。
7. 实践Spark的最新功能,包括Pandas-On-Spark、Spark Connect和用户自定义表函数(UDTF)。

课程内容非常丰富,包括8小时的视频,40多个逐步增加复杂度的真实示例,适合各个水平的学习者。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以在自己的节奏下学习。

我特别喜欢Frank的教学方式,他的解释非常通俗易懂,并且在课程中强调了许多需要注意的细节,避免了常见的错误。许多学员也给予了这门课程高度评价,认为它实用且易于上手。

总之,如果你想在大数据分析领域打下坚实的基础,这门课程绝对是个不错的选择。赶快报名吧!

课程主页: https://www.udemy.com/course/taming-big-data-with-apache-spark-hands-on/

作者 CourseEye