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.

What is the refund policy?

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.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

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.

Spécialisation Spark and Python for Big Data with PySpark

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

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 Coursera Plus

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Scala Programming
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Apache Maven
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Data Processing

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - série de 6 cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 14 heures

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

Catégorie : PySpark

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : MySQL

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Programming Principles

Catégorie : SQL

Catégorie : Debugging

Catégorie : Apache Spark

PySpark: Apply & Evaluate Predictive ML Models

COURS 23 heures

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

Catégorie : PySpark

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Random Forest Algorithm

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Statistical Machine Learning

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Unsupervised Learning

PySpark: Apply & Analyze Advanced Data Processing

COURS 32 heures

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

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Advanced Analytics

Catégorie : PySpark

Catégorie : Simulation and Simulation Software

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Risk Analysis

Catégorie : Marketing Analytics

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Big Data

Catégorie : Data Mining

Catégorie : Customer Insights

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Customer Analysis

Catégorie : Predictive Modeling

Apache Spark with Scala: Master Data Building & Analysis

COURS 47 heures

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

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Scala Programming

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Apache Maven

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Scalability

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Systems Integration

Apache Spark: Design & Execute ETL Pipelines Hands-On

COURS 53 heures

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

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : PySpark

Catégorie : Development Environment

Catégorie : Data Store

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : MySQL

Catégorie : Java Platform Enterprise Edition (J2EE)

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : System Configuration

Catégorie : Data Transformation

Apache Spark: Apply & Evaluate Big Data Workflows

COURS 63 heures

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

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Big Data

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : PySpark

Catégorie : JSON

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Instructeur

EDUCBA

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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.

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.