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.

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If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

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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.

Spezialisierung für Spark and Python for Big Data with PySpark

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Spezialisierung für 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.

Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

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6-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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4 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PySpark
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: MySQL
Kategorie: Big Data
Kategorie: Apache
Kategorie: Apache Maven
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: SQL

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

September 2025

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Spezialisierung - 6 Kursreihen

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.

Praktisches Lernprojekt

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

KURS 14 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PySpark

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Python Programming

Kategorie: MySQL

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: SQL

Kategorie: Debugging

Kategorie: Distributed Computing

PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

KURS 23 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: PySpark

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Statistical Machine Learning

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)

Kategorie: Machine Learning Algorithms

PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

KURS 32 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Text Mining

Kategorie: PySpark

Kategorie: Advanced Analytics

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Risk Analysis

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Customer Insights

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Simulation and Simulation Software

Kategorie: Statistical Modeling

Kategorie: Marketing Analytics

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Customer Analysis

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Mining

Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

KURS 47 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Apache Maven

Kategorie: Scala Programming

Kategorie: Systems Integration

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Scalability

Kategorie: Data Processing

Apache Spark: Design & Execute ETL Pipelines Hands-On

KURS 53 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: PySpark

Kategorie: Development Environment

Kategorie: Software Installation

Kategorie: System Configuration

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Store

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: MySQL

Kategorie: Java Platform Enterprise Edition (J2EE)

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Import/Export

Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

KURS 63 Stunden

Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: PySpark

Kategorie: Big Data

Kategorie: JSON

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Dozent

EDUCBA

357 Kurse117.188 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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.