«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.
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.
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.
Специализация состоит из 5 курсов и является отличной отправной точкой для изучения и применения технологий Big Data.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Предлагают €300 за неделю on-call — это много или мало?
В Google дежурному SRE ставят предел: не больше двух инцидентов за 12-часовую смену. На каждый, вместе с поиском причины, исправлением и постмортемом, уходит около шести часов. В большинстве предложений о дежурстве таких норм обычно нет, там «по очереди» и сумма — например €300 в неделю. Разбираем, как перевести это в ночи без сна и о чём договориться прежде, чем сказать «да».
Выжить и укрепить позиции: открытый марафон «ИТ-зима. Набор для выживания» от «Стратоплана»
Рынок ИТ переживает непростые времена: зарплатная гонка осталась в прошлом, планировать становится всё сложнее, а бизнес жёстко пересчитывает ресурсы и требует измеримой отдачи. Команды устают, выгорание растёт, а ускоряющееся внедрение AI создаёт дополнительное давление. Наступила условная «ИТ-зима» — период, когда прежние управленческие подходы перестают работать.
Один агент для рабочих чатов: Hermes, который помнит о вас почти всё
Перед рабочим вопросом к модели обычно приходится проводить короткий инструктаж. Что это за проект, как устроены релизы, почему команда отказалась от очевидного варианта две недели назад. Пока всё перескажешь, проще уже сделать самому. Открытый агент Hermes предлагает другой вариант.
Сколько ещё задачек на LeetCode нужно решить, если готовитесь к собеседованию на сеньора
Стив Хьюинь 17 лет проработал в Amazon, дослужился до главного инженера и провёл почти тысячу собеседований. По его наблюдениям, кандидат тратит на техническую подготовку 95% времени и только 5% на всё остальное. А те, кто не получил оффер, редко проваливались из-за техники: подводило то, как они себя подавали. Разбираем, сколько алгоритмов действительно хватит для собеседования на сеньора и куда деть остальное время.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.