Сколько стоит курс «Введение в pySpark: Spark на Python»?

Стоимость курса составляет 990.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Введение в pySpark: Spark на Python»?

Прохождение курса «Введение в pySpark: Spark на Python» занимает примерно 3 часов.

Какой рейтинг у курса «Введение в pySpark: Spark на Python»?

Курс имеет рейтинг 4.3 из 5 на основе 37 отзывов. На курсе обучается 474 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 162 учеников получили сертификат (34.2% завершаемость).

Где можно пройти курс «Введение в pySpark: Spark на Python»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/210272.

Курс на Stepik

Обложка курса «Введение в pySpark: Spark на Python» на Stepik

990 ₽

Введение в pySpark: Spark на Python ★ 4.297

Name: Введение в pySpark: Spark на Python
Price: 990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 4.297 (37 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по pySpark для инженеров данных и не только. Обучение с нуля. Ключевые слова: Data Science, Data Engineer, инженер данных, Spark

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	474
Сертификатов выдано	162
Отзывов получено	37
Рейтинг курса	4.297
Количество уроков	31
Количество квизов	81
Количество задач с кодом	2
Время прохождения курса	3 ч.	—
Стоимость курса	990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1.5 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	1 год назад	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в pySpark: Spark на Python»

6 разделов Уроки в курсе «Введение в pySpark: Spark на Python»

31 урок Тесты в курсе «Введение в pySpark: Spark на Python»

81 тест Задачи в курсе «Введение в pySpark: Spark на Python»

2 задачи Время прохождения курса «Введение в pySpark: Spark на Python»

3 ч.

обн. 1 год назад

1. Введение в Big Data

2 урока

Открытый

1.1 Что такое Big Data ↗

1 004

571

3м 54с

Открытый

1.2 Что такое Spark ↗

845

525

6м 46с

2. Spark RDD

5 уроков

Открытый

2.1 Введение в Spark, RDD ↗

1 059

469

6м 11с

Открытый

2.2 Транcформации ↗

855

304

17м 56с

Закрытый

2.3 Действия ↗

364

285

12м 1с

Закрытый

2.4 Броадкастинг и аккумуляция ↗

339

291

13м 7с

Закрытый

2.5 Мини-проверочная работа ↗

324

192

8м 32с

3. Spark SQL & Введение в DF

6 уроков

Закрытый

3.1 Знакомство с датафреймами ↗

339

289

9м 8с

Закрытый

3.2 Работа с DF ↗

326

275

10м 49с

Закрытый

3.3 Ликбез по SQL ↗

318

1м 23с

Закрытый

3.4 PySpark SQL ↗

317

261

8м 52с

Закрытый

3.5 Сохраняем датафреймы ↗

301

258

4м 9с

Закрытый

3.6 Проверочная работа ↗

286

252

1м 18с

4. Продвинутая работа с DF

10 уроков

2 352

2 017

71м

Закрытый

4.1 Мини-введение ↗

282

0м 25с

Закрытый

4.2 Состыковка с Pandas ↗

288

245

7м 35с

Закрытый

4.3 Работа со столбцами ↗

272

220

13м 46с

Закрытый

4.4 StructType, StructField ↗

243

195

10м 46с

Закрытый

4.5 Группировка и агрегация ↗

226

197

7м 26с

Закрытый

4.6 Функция pivot ↗

222

191

6м 46с

Закрытый

4.7 Функция join ↗

220

175

10м 31с

Закрытый

4.8 Мерджим датафреймы ↗

204

174

6м 57с

Закрытый

4.9 UDF: Применение кастомных функций ↗

203

171

9м 55с

Закрытый

4.10 Функция transform ↗

192

167

4м 59с

5. Работа с внешними источниками данных

7 уроков

Закрытый

5.1 Работа с csv-файлами ↗

202

159

9м 26с

Закрытый

5.2 Работа с parquet-файлами ↗

187

159

7м 3с

Закрытый

5.3 Работа с JSON ↗

171

155

7м 54с

Закрытый

5.4 Сэмплирование ↗

177

147

5м 8с

Закрытый

5.5 distinct, dropDuplicated ↗

166

149

3м 59с

Закрытый

5.6 fill, fillna ↗

162

150

4м 39с

Закрытый

5.7 replace ↗

170

146

2м 47с

6. Репетиторство

1 урок

Открытый

6.1 Мой контакт ↗

399

0м 29с