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Apache Spark 课程

Apache Spark 课程可以帮助您学习数据处理、实时解析、机器学习基础知识和 Big Data 管理。您可以掌握分布式计算、数据 Transformer 和创建数据管道方面的技能。许多课程都会介绍 Spark SQL、用于机器学习的 MLlib 和用于图形处理的 GraphX 等工具,展示如何将这些技能应用于分析大型数据集和优化数据工作流。


热门 Apache Spark 课程与认证


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    IBM

    使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介

    您将获得的技能: 可扩展性, 调试, Docker (软件), Apache Hadoop, Kubernetes, Apache Spark, 分布式计算, 开发环境, Apache Hive, 大数据, 数据转换, 数据处理, 性能调整, PySpark, IBM 云

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 回归分析, 模型评估, 机器学习, Apache Hadoop, 数据管道, 监督学习, Apache Spark, 无监督学习, 分类算法, 数据处理, 摘录, 数据转换, 应用机器学习, PySpark

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers

    您将获得的技能: Apache Kafka, Data Transformation, Real Time Data, Fraud detection, Data Pipelines, Apache Spark, Power BI, PySpark, Performance Tuning, Grafana, Disaster Recovery, Data Architecture, Prometheus (Software), Data Integrity, Scalability, Data Processing, Data Governance, Event-Driven Programming, System Monitoring, Docker (Software)

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据库, 机器学习, Apache Cassandra, Apache Hadoop, 模型评估, 数据管道, Kubernetes, Apache Spark, 分布式计算, NoSQL, Apache Hive, 监督学习, 大数据, 机器学习算法, 摘录, MongoDB, 应用机器学习, PySpark, IBM 云

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    823 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    EDUCBA

    Spark and Python for Big Data with PySpark

    您将获得的技能: PySpark, Apache Spark, Model Evaluation, MySQL, Data Pipelines, Scala Programming, Extract, Transform, Load, Logistic Regression, Customer Analysis, Apache Hadoop, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Processing, Data Persistence, Advanced Analytics, Big Data, Apache Maven, Unsupervised Learning, Apache, Python Programming

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    使用 Scala 和 Spark 进行大数据分析

    您将获得的技能: 数据持久性, Scala 编程, 数据操作, SQL, Apache Spark, 性能调整, 大数据, 数据处理, 数据分析, 分布式计算

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    P

    Pearson

    Hadoop and Spark Fundamentals

    您将获得的技能: PySpark, Apache Hadoop, Apache Spark, Big Data, Apache Hive, Data Lakes, Analytics, Data Processing, Data Import/Export, Data Integration, Linux Commands, File Systems, Text Mining, Data Transformation, Data Management, Distributed Computing, Command-Line Interface, Relational Databases, Java, C++ (Programming Language)

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

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    Edureka

    Introduction to PySpark

    您将获得的技能: PySpark, Apache Spark, Data Management, Distributed Computing, Apache Hadoop, Data Processing, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Scalability

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道

    您将获得的技能: 阿帕奇气流, 可扩展性, 网页抓取, Unix Shell, 数据管道, Apache Kafka, 数据迁移, 数据仓库, 数据整合, 数据转换, 大数据, 数据处理, 摘录, 性能调整, 外壳脚本, Data Mart

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Mastering Azure Databricks for Data Engineers

    您将获得的技能: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Integration Testing, Real Time Data, Data Integration, PySpark, Data Pipelines, Data Management, Automation, Data Storage, Jupyter, File Systems, Development Testing, Data Processing, Data Quality

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Apache Spark with Scala – Hands-On with Big Data!

    您将获得的技能: Apache Spark, Scala Programming, Data Processing, Big Data, Applied Machine Learning, IntelliJ IDEA, Real Time Data, Graph Theory, Development Environment, Distributed Computing, Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    B

    Board Infinity

    Java in Machine Learning

    您将获得的技能: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Jenkins, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Federated Learning, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

与 apache spark 相关的搜索

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apache spark: apply & evaluate big data workflows
apache spark with scala – hands-on with big data!
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machine learning with apache spark
scalable machine learning on big data using apache spark
1234…36

总之,以下是 10 最受欢迎的 apache spark 课程

  • 使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介: IBM
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • Real-Time, Real Fast: Kafka & Spark for Data Engineers: Coursera
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM
  • Spark and Python for Big Data with PySpark: EDUCBA
  • 使用 Scala 和 Spark 进行大数据分析: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Hadoop and Spark Fundamentals: Pearson
  • Introduction to PySpark: Edureka
  • 使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道: IBM
  • Mastering Azure Databricks for Data Engineers: Packt

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Apache Spark 的常见问题

Apache Spark 是一个开源分布式计算系统,专为快速处理大型数据集而设计。它之所以重要,是因为它能让企业高效处理 Big Data,实现实时数据处理和解析。与传统的基于磁盘的处理系统相比,Spark 执行内存数据处理的能力大大加快了任务的速度。这使它成为数据工程师和数据科学家希望快速有效地分析大量数据的热门选择。‎

掌握了 Apache Spark 的技能,您就可以从事数据工程师、数据科学家、Big Data 开发人员和 Machine Learning 工程师等各种工作。这些职位通常需要具备处理大型数据集、构建数据管道和执行复杂数据分析的专业知识。各行各业的公司都在越来越多地寻求能够利用 Spark 从数据中提取洞察力的专业人才,这使得这些职位在当今的就业市场上具有很高的相关性。‎

要学习Apache Spark,应重点掌握几项关键技能。首先,扎实了解 Scala 或 Python 等编程语言至关重要,因为它们通常与 Spark 一起使用。熟悉Big Data概念、分布式计算和数据处理框架也将大有裨益。此外,用于数据处理的 SQL 知识和使用数据 Visualization工具的经验可以提高您有效分析和展示数据的能力。‎

学习 Apache Spark 的最佳在线课程包括Apache Spark:Apply \& Evaluate Big Data Workflow和Machine Learning with Apache Spark。这些课程提供实用的见解和实践经验,适合不同层次的学习者。它们涵盖了直接适用于现实世界场景的基本主题和技术。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 apache spark:

  1. 免费预览 许多 apache spark 课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 apache spark 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习 Apache Spark,首先要学习涵盖 Big Data 基础知识和 Spark 架构的入门课程。参与实践项目,在实际场景中应用所学知识。利用在线资源(如教程和文档)加深理解。加入社区论坛还可以从该领域的其他学习者和专业人士那里获得支持和见解。‎

Apache Spark课程涵盖的典型主题包括 Spark架构、RDD(弹性分布式数据集)、DataFrames 和 Spark SQL。课程通常会探讨数据处理技术、使用 Spark 进行Machine Learning以及构建 ETL(Extract、Transform、Load)管道。此外,学员还可能学习与其他Big Data工具和框架的集成,从而提高他们在数据解析方面的整体技能。‎

要培训和提高员工的 Apache Spark 技能,可以考虑Apache Spark这样的课程:Design \& Execute ETL Pipeline Hands-On》和《Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark》等课程。这些课程提供了实用的实践经验,可以帮助员工将所学直接应用到工作中,从而培养出一支技能更加娴熟的员工队伍。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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