PySpark: первый анализ данных

Попробуйте PySpark без установки: соберите два учебных отчёта и разберите рабочие ситуации — пропуски, повторяющиеся записи и смысл показателей. Практика с автопроверкой и понятный маршрут к дальнейшему изучению Spark.
Начальный уровень

Чему вы научитесь

  • Поймёте, в каких задачах стоит рассмотреть Spark и что запускает вычисление.
  • Попробуете выбрать строки и колонки, добавить расчётное поле.
  • Отличите пропуск от нуля и найдёте строки с неполными данными.
  • Исправите ошибку в последовательности преобразований.
  • Соберёте два учебных отчёта и объясните, какие записи вошли в показатели.

О курсе

Хотите попробовать PySpark и понять, как исходная таблица превращается в полезный отчёт? В этом бесплатном курсе вы начнёте с заказов магазина, а затем примените знакомый подход к обращениям службы поддержки.

Вы выберете строки и колонки, добавите расчётное поле и соберёте два небольших отчёта. По пути найдёте пропуски и исправите лишнее условие фильтра, которое теряет нужные записи. Затем разберёте рабочие ситуации: как читать показатели, почему после соединения таблиц может вырасти сумма и как части обработки складываются в результат.

Три раздела, четырнадцать уроков, десять задач на код и девять вопросов с автопроверкой. Отдельная страница знакомства объясняет маршрут, а заключительная — возможности полного платного курса. Для старта достаточно основ Python; SQL полезен, но не обязателен. Все задания этого курса бесплатны.

Устанавливать программы не нужно: задания работают в браузере на учебном модуле, воспроизводящем выбранные операции PySpark API. Он не запускает настоящий Spark и не демонстрирует его производительность. Курс поможет попробовать подход к данным и оценить формат перед более глубоким изучением Spark.

Для кого этот курс

Начинающие аналитики и инженеры данных, Python-разработчики и студенты, знакомые с основами Python и желающие впервые попробовать DataFrame API и задачи подготовки табличных данных.

Начальные требования

Основы Python: переменные, списки и простые функции. Знакомство с SQL полезно, но для этого вводного курса не обязательно.

Как проходит обучение

Три раздела: знакомство и маршрут; практика на заказах магазина и обращениях службы поддержки; рабочие ситуации и следующий шаг. Четырнадцать уроков, десять задач на код и девять вопросов с автопроверкой.

Читайте короткий пример, затем пробуйте преобразование самостоятельно. Исходная таблица df и функции F уже подготовлены; сохраните ответ в result. Задания независимы друг от друга. Учебный модуль воспроизводит выбранные операции PySpark API; установка Spark или Docker не нужна.

После двух отчётов разберёте готовые показатели, повторяющиеся записи и объединение частичных результатов. Новые ситуации проверяются вопросами, а не дополнительной установкой программ. В конце отдельная страница расскажет о полном платном курсе и его открытых вводных уроках.

Программа курса

В курс входят

  • 14 уроков
  • 9 тестов
  • 10 интерактивных задач
загружаем...

Наши преподаватели

Что вы получаете

  • Первый опыт работы с DataFrame API
  • Десять задач на код и девять вопросов с автопроверкой
  • Два законченных учебных отчёта
  • Понимание, подходит ли вам полный курс

Сколько стоит обучение

Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Бесплатно