PySpark для аналитиков: от Pandas до терабайтных вычислений

PySpark для аналитиков: от первых запросов до терабайтных вычислений. Переход с Pandas и SQL на распределённые вычисления без боли — чистка данных, метрики, Data Quality и оптимизация прямо в ноутбуке. Практика в Google Colab с автопроверкой на Stepik. Больше для аналитиков — zasqlpython.ru

О курсе

Курс для аналитиков, чьи данные переросли Pandas. Никакого Scala и администрирования кластера — только распределённая работа с данными на языке аналитика: чистка, метрики, Data Quality, оконные функции и оптимизация запросов.

База — Apache Spark 4.0. Практика — реальный PySpark в Google Colab на синтетическом датасете, с автопроверкой результата. Больше материалов для аналитиков: zasqlpython.ru

Наши преподаватели

Программа курса

Расскажите о курсе друзьям

Прямая ссылка на курс:
https://stepik.org/294517