«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.
- 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.
Длительность: 2 месяца.
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.
Читать на dev.by