Support us

«Python для всех»: Профессиональная сeртификация, чтобы стартануть в Big Data

Специализация Мичиганского университета «Python для всех» — отличный старт для тех, кто хочет начать работать с данными. Рассказываем о курсе, где вы получите знания, необходимые в Big Data.

Оставить комментарий
Добавь в Google
«Python для всех»: Профессиональная сeртификация, чтобы стартануть в Big Data

Специализация Мичиганского университета «Python для всех» — отличный старт для тех, кто хочет начать работать с данными. Рассказываем о курсе, где вы получите знания, необходимые в Big Data.

Примечание Adviser

В статье есть ссылки партнеров. Если вы что-то покупаете у них с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами. Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы в самом начале указываем, что и когда поменялось.

Изучение Python для работы с Big Data даст вам доступ к мощным инструментам и технологиям, чтобы эффективно обрабатывать, анализировать, визуализировать массивы информации и работать со структурами данных любой сложности. 

Почему стоит изучать Python, если вы хотите работать с Big Data

Python — один из самых популярных языков программирования, особенно в области анализа данных и машинного обучения. У него богатая экосистема библиотек, которые специально разработаны для работы с данными.

Библиотеки Pandas, NumPy, SciPy и Dask облегчают обработку и анализ данных:

  • Pandas предоставляет мощные средства для работы с таблицами данных,
  • NumPy используется для математических вычислений,
  • Dask позволяет работать с данными, которые не помещаются в память, распределяя вычисления.

Python интегрируется с большинством современных технологий и платформ для работы с Big Data, включая Hadoop, Spark, Cassandra и HDFS. Это позволяет использовать его для написания скриптов, которые могут взаимодействовать с этими системами, выполнять сложные вычисления и обрабатывать большие объемы данных.

Также Python широко используется в машинном обучении и искусственном интеллекте. Библиотеки Scikit-learn, TensorFlow и Keras —  мощные инструменты для создания моделей машинного обучения и их интеграции в решения для обработки больших данных.

Специализация Python for Everybody / Coursera

Программа разработана доктором Чарльзом Северэнсом (Dr. Chuck) — профессором Школы информационных наук Мичиганского университета. Он стал одним из пионеров в области онлайн-образования, разработав и внедрив множество онлайн-курсов, доступных на различных образовательных платформах. Его курсы отличаются доступностью и практической направленностью, что делает их особенно полезными для начинающих.

And yes, Dr. Chuck actually has a race car — it is called the SakaiCar. He races in a series called 24 Hours of Lemons.

Структура курса

Специализация состоит из 5 курсов и является отличной отправной точкой для изучения и применения технологий Big Data.

  1. Начав с первого курса специализации «Программирование для всех (начало работы с Python)», вы изучите ключевые концепции, такие как переменные, условные операторы, циклы и функции. Эти базовые знания необходимы для написания эффективных скриптов и автоматизации задач, что особенно важно при работе с большими объемами данных.
  2. Далее, курс «Структуры данных в Python» поможет вам освоить работу с основными структурами данных, такими как списки, кортежи и словари. Эти структуры данных широко используются для хранения и обработки данных, что является ключевым аспектом при работе с Big Data. Понимание того, как эффективно использовать и управлять этими структурами, позволяет вам разрабатывать более оптимизированные и эффективные алгоритмы для обработки данных.
  3. Курс «Использование Python для доступа к веб-данным» научит извлекать данные из интернета, используя веб-скрапинг и взаимодействие с API. Это важный навык для специалистов по Big Data, так как многие данные доступны в онлайн-источниках. Умение автоматизировать процесс извлечения данных из различных веб-источников и API позволяет получать актуальные данные в больших объемах и в нужном формате.
  4. Изучение курса «Using Databases with Python» даст вам понимание основ работы с базами данных и SQL, что критически важно для работы с большими объемами данных. Умение создавать, управлять и выполнять запросы к базам данных позволяет эффективно хранить и извлекать большие объемы структурированных данных. Кроме того, знание SQL и взаимодействие с базами данных облегчит интеграцию с различными системами хранения данных, используемыми в Big Data.
  5. Итоговый проект курса объединяет все полученные знания, позволяя вам применять их для обработки и визуализации данных. Эти навыки необходимы для анализа больших данных, их интерпретации и представления в удобной для восприятия форме. Проект дает возможность продемонстрировать, как все аспекты, изученные в курсе, работают вместе для решения реальных задач по обработке данных.

После завершения обучения вы будете готовы к дальнейшему изучению более сложных и специализированных курсов по Big Data. Это могут быть курсы по машинному обучению, анализу данных или использованию специализированных инструментов для работы с большими данными, таких как Hadoop или Spark.

Длительность: 2 месяца.

Пройти курс

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.

Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех кто уже в IT
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT 
По теме
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT
Читайте также
Оценочные тесты: как проверить ваш новый AI-инструмент для команды, пока коллеги о нем не забыли
Оценочные тесты: как проверить ваш новый AI-инструмент для команды, пока коллеги о нем не забыли
Оценочные тесты: как проверить ваш новый AI-инструмент для команды, пока коллеги о нем не забыли
Бот по внутренней базе знаний, саммари писем в CRM, черновики ответов в хелпдеске — AI-инструмент для коллег кажется безопасной затеей: свои же, если что, подскажут. Но о плохом ответе внутреннего бота коллеги пишут редко. Им либо тихо перестают пользоваться, либо верят без проверки.  Расскажем, как до запуска узнать, где инструмент ошибается, чего ему нельзя ни при каких условиях и сколько проверок нужно именно этой задаче.
Как перейти на passkeys вместо паролей и не запереть сотрудников снаружи
Как перейти на passkeys вместо паролей и не запереть сотрудников снаружи
Как перейти на passkeys вместо паролей и не запереть сотрудников снаружи
С мая 2025 года новые аккаунты Microsoft по умолчанию создаются без пароля. Вместо него passkey, который хранится на телефоне или ноутбуке, открывается отпечатком, лицом или PIN-кодом. Это удобно, на порядок безопаснее, но ровно до тех пор, пока телефон с вами — секретный ключ, у которого нет копии на другом устройстве, пропадает вместе с девайсом. Разбираемся, как перейти на беспарольный вход так, чтобы айфоны можно было топить без последствий для работы.
AI-бот на созвоне: как самому не стать датасетом и не превратить в него коллег
AI-бот на созвоне: как самому не стать датасетом и не превратить в него коллег
AI-бот на созвоне: как самому не стать датасетом и не превратить в него коллег
В августе федеральный суд в Калифорнии не стал прекращать дело против Otter.ai. Их бот молча заходил на созвоны в Zoom и Teams, записывал разговоры без согласия всех, кто в них участвовал, и учил на этих записях свои модели. Среди записанного, по словам истцов, были разговоры с медиком, с финансовым консультантом и о результатах работы. Нарушил ли Otter закон, суд пока не решал.
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
Индийская IT-компания во время пандемии отправила больше 10 тысяч сотрудников по домам. Сидеть за работой они стали дольше, в основном сверх обычных часов, а успевали примерно столько же или чуть меньше: продуктивность упала на 8–19%. Сильнее всех просели те, у кого дома были дети. Кто садится за ноутбук первый раз за день, уложив ребёнка, знает это и без исследований. Но стол на кухне бесплатный, а коворкинг стоит денег. Поэтому уходить из дома или нет, обычно решают финансы.

Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.