🎓

Практикум по PySpark

Информационные технологии
← К списку курсов
Обложка курса Купить за 1200 ₽
  • Уроков: 6
  • Сложность: normal
  • Аудитория: Этот курс подойдёт вам, если вы: 1) Начинающий дата-сайентист или дата-инженер и хотите освоить PySpark с нуля; 2) Студент, готовящийся к стажировке или первому месту работы в сфере анализа данных; 3) Разработчик, который впервые столкнулся с обработкой больших объёмов данных через Spark; 4) Аналитик, которому больше не хватает возможностей Pandas и Excel; 5) Просто человек, которому на работе сказали: "Теперь работаем в Spark" — и нужно срочно разобраться; Вы уже знаете основы Python и хотя бы немного работали с Pandas? Этого достаточно, чтобы стартовать. Курс поможет вам перейти от "ничего не понятно" к "уверенно решаю задачи в PySpark", научиться писать код, который работает даже на больших данных, и подготовиться к собеседованиям, где Spark всё чаще встречается.
Информационные технологии Платный
Освойте PySpark на практике: без лишней теории, только суть и десятки задач. Курс подойдёт новичкам и тем, кто уже пробовал Spark. Учитесь запускать и отлаживать код в локальном режиме — прокачайте навыки работы с большими данными.

Этот курс — практическое руководство по PySpark для тех, кто хочет научиться уверенно работать с большими данными. Здесь нет воды и перегрузки теорией — только необходимые основы и множество заданий для самостоятельной отработки.

Вы будете учиться в удобном для себя темпе. Все задачи проверяются автоматически, а результат виден сразу после отправки решения. Курс построен так, чтобы вы не просто повторяли примеры, а осваивали инструмент через реальные сценарии.

Что внутри:

  • Теоретический раздел с обзором ключевых операций PySpark (в сравнении с Pandas)

  • Знакомство с интерфейсом Spark UI для понимания внутренней "кухни"

  • Большой блок практических заданий на чтение, фильтрацию, агрегации, join’ы, оконные функции и SQL

  • Все примеры и задачи запускаются в Jupyter Notebook в локальном режиме

После прохождения курса вы:

  • Научитесь решать типовые задачи с помощью PySpark

  • Сможете уверенно использовать Spark в повседневной работе

  • Подготовитесь к техническим собеседованиям на роли аналитика или дата-инженера

  • Будете понимать, что именно происходит "под капотом", и как это контролировать

Требования:

Для успешного прохождения курса вам потребуется:

  • Базовые знания Python: переменные, циклы, функции, списки, словари

  • Опыт работы с Pandas — на уровне чтения данных, фильтрации, группировки

  • Желательно понимать основы SQL (например, SELECT, WHERE, JOIN)

  • Готовность установить и запустить Jupyter Notebook с PySpark — в курсе будет инструкция

Не требуется знание архитектуры Spark — всё необходимое вы узнаете в процессе обучения.