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。

您将获得的技能: Apache Hadoop, 可扩展性, Docker (软件), 调试, 数据处理, Kubernetes, 数据转换, PySpark, Apache Spark, 分布式计算, IBM 云, 性能调整, 大数据, Apache Hive
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 机器学习, Apache Hadoop, 生成式人工智能, 预测建模, 数据处理, 回归分析, 数据转换, PySpark, Apache Spark, 功能工程, 摘录, 应用机器学习, 监督学习, 数据管道, 无监督学习
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: 可扩展性, 阿帕奇气流, 数据处理, 网页抓取, 数据转换, 数据管道, Apache Kafka, Data Mart, 数据仓库, 大数据, 摘录, 数据整合, 性能调整, Unix Shell, 外壳脚本, 命令行界面, 数据迁移
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: PySpark, Apache Spark, MySQL, Data Pipelines, Scala Programming, Extract, Transform, Load, Customer Analysis, Apache Hadoop, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Processing, Advanced Analytics, Big Data, Apache Maven, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, SQL, Apache, Python Programming
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 机器学习, Apache Hadoop, Docker (软件), 生成式人工智能, 机器学习算法, 数据库, Apache Cassandra, NoSQL, MongoDB, 数据库管理, Kubernetes, PySpark, 分布式计算, 摘录, IBM 云, 大数据, Apache Hive, 应用机器学习, 监督学习, Apache Spark
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Edureka
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
初级 · 课程 · 1-4 周

Pearson
您将获得的技能: PySpark, Apache Hadoop, Apache Spark, Big Data, Apache Hive, Data Lakes, Analytics, Data Pipelines, Data Processing, Data Import/Export, Data Integration, Linux Commands, Data Mapping, Linux, File Systems, Text Mining, Data Management, Distributed Computing, Java, C++ (Programming Language)
中级 · 专项课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Databricks, CI/CD, Apache Spark, Microsoft Azure, Data Governance, Data Lakes, Data Architecture, Real Time Data, Data Integration, PySpark, Data Pipelines, Data Management, Automation, Data Storage, Jupyter, System Testing, File Systems, Data Quality, User Provisioning, Performance Tuning
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

École Polytechnique Fédérale de Lausanne
您将获得的技能: Apache Hadoop, 数据操作, 数据处理, 数据转换, 数据分析, 分布式计算, Scala 编程, Apache Spark, 性能调整, 大数据, SQL
中级 · 课程 · 1-4 周

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, Data Transformation, Development Environment, Distributed Computing, Build Tools, Regression Analysis, Performance Tuning
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Apache Spark, Apache Hadoop, Data Lakes, Big Data, Linux Commands, Linux, File Systems, Data Management, Command-Line Interface, Data Processing, Software Installation, Distributed Computing, System Configuration
中级 · 课程 · 1-4 周

Johns Hopkins University
您将获得的技能: Apache Hadoop, Big Data, Apache Hive, Apache Spark, NoSQL, Data Infrastructure, File Systems, Data Processing, Data Management, Analytics, Data Science, SQL, Query Languages, Data Manipulation, Java, Data Structures, Distributed Computing, Scripting Languages, Performance Tuning, Software Architecture
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分析框架,具有流式处理、SQL、机器学习和图处理功能。 学习 Apache Spark 非常重要,因为它简单易用,处理速度极快,能够进行高效、可扩展的实时数据分析。
Apache Spark 可以在专用集群上进行内存处理,速度比基于磁盘的批量处理 Apache Hadoop 和 MapReduce 快 10-100 倍,是处理大数据的首选。 Spark 还易于使用,可以用其本地 Scala 或 Python、Java、R 或 SQL 编写应用程序。 这种多功能性和可访问性有助于初创企业利用其所需的强大数据科学进行尖端创新。
从 Netflix 和 Spotify 等服务的推荐算法到自动医疗筛查,Spark 还提供了人工智能(AI)工程师所需的可扩展机器学习,以创建能够改变我们与数字技术交互方式的应用程序。
由于软件开发工程师、数据科学家、数据分析师和机器学习工程师每天都在使用 Spark,因此数据科学领域的许多职业都能从 Apache Spark 的技能中受益。 根据 Glassdoor 的数据,机器学习工程师的平均年薪为 114121 美元。
机器学习工程师设计和构建自学习软件,并对其迭代进行监控,以微调模型在扩大规模并投入使用后的性能。 这些专业人员需要具备软件工程和数据科学两方面的背景,越来越多的教育、医疗保健和金融等领域开始聘用他们。 随着机器学习不断扩展到更多领域,对机器学习工程师的需求也将持续增长。
是的!Coursera 提供各种流行的在线课程和专业课程,包括可扩展机器学习、分布式计算和大数据分析等相关主题。 您将从加州大学戴维斯分校、加州大学圣地亚哥分校、洛桑联邦理工学院和 IBM 等一流院校和组织学习,因此您不必为了远程学习的灵活性而牺牲教育质量。
Coursera 还提供考取 IBM 人工智能工程专业证书所需的课程。 如果您想将数据科学教育提升到更高水平,Coursera 还为您提供了通过科罗拉多大学攻读数据科学理学硕士学位的机会。
由于 Spark 使用 Scala、Java 和 Python 等应用程序编程接口工作,因此熟练掌握其中一种或多种编程语言大有裨益。 其他先决条件视您所选课程的级别而定。 初级课程可以让您熟悉 Apache Spark 并在学习过程中提高技能,而中级或高级课程则可能需要数据科学或计算机编程方面的其他技能或经验。 在学习 Apache Spark 的过程中,您将掌握向各种来源读写数据、解析不同类型数据、在人工智能和机器学习领域工作以及转换数据以从中获取洞察力所需的技能。
对数据科学充满热情并希望更多地访问大数据的人非常适合学习 Apache Spark。 该工具为用户探索大数据和利用大数据解决组织内的关键问题提供了各种机会。 此外,Spark 还为机器学习工作负载提供了更快的速度,其大规模数据处理能力比 Hadoop 等其他工具快数倍。 由于 Apache Spark 处于人工智能和大数据创新的前沿,那些天生具有好奇心和创新欲望的人最适合学习 Spark 并从事相关工作。
如果你想在大数据领域工作,学习 Apache Spark 对你来说可能是一个不错的选择。 这种统一的分析引擎因其速度、自带库、强大的应用程序接口以及对多种编程语言的支持而特别受欢迎。 此外,根据您的愿望,这可能是一个明智的职业选择。 对能够利用 Spark 功能的专业人员的需求持续激增。 2021 年 2 月,Indeed.com列出了 1,800 多个空缺职位,招聘多个行业的全职 Apache Spark 专业人员。 此外,据Databricks 称,学习 Apache Sparks 可以提高您的收入潜力。
Apache Spark 在线课程提供了一种方便灵活的方式来增强您现有的知识或学习新的 Apache Spark 技能。 通过各种 Apache Spark 课程,您可以方便地按照自己的进度学习,从而提升自己的 Apache Spark 职业生涯。
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Apache Spark 认证证明您有能力使用 Spark 处理Big Data,完成数据处理、流式处理和机器学习等任务。Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 等认证测试您在 Spark Core 和 Spark SQL 方面的技能。您可以参加 Coursera 上的课程,如EPFL 的 Big Data Analysis with Scala and Spark。