课程主页: https://www.coursera.org/learn/ds
课程概述
在当今大数据时代，数据科学者需要掌握处理大量数据的能力。而Apache Spark正是目前用于大规模数据处理的事实标准。《可扩展数据科学基础》是 IBM 高级数据科学专业课程系列的首门课程。我们坚信，学习可扩展数据科学平台是成功的关键，因为内存和 CPU 的限制是构建先进机器学习模型时最重要的因素之一。
本课程的主要目标是教授 Apache Spark 的基础知识，您将使用 Python 和 PySpark 学习常用的工具和技术。
课程大纲分析
1. 课程介绍与评估环境：在这一部分，您将了解课程结构以及如何进行评估，确保您在课程中的学习路径清晰可见。
2. 支持大数据解决方案的工具：这一章节将介绍您在大数据处理过程中会碰到的多种工具，帮助您更好地理解它们是如何协同工作的。
3. Apache Spark上的统计数学扩展：统计是数据科学的核心，在这部分，您将学习如何利用 Apache Spark 在大数据集上扩展统计数学的应用。
4. 大数据的可视化：通过有效的数据可视化，您可以更好地理解数据集，课程中将讲解如何利用工具将复杂的数据以可视化的形式展现出来。
推荐理由
如果您希望在数据科学领域扎实基础，特别是在处理大规模数据集的过程中，这门课程无疑是一个理想的选择。它不仅结合了理论知识与实践技能，还能够帮助您在后续学习IBM专业课程时打下坚实的基础。了解Apache Spark如何简化大数据处理，将为您的数据分析工作带来极大的便利。
无论您是刚入门的数据科学初学者，还是希望提升数据处理能力的专业人士，这门课程都能带给您丰富的知识和技能。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ds