- Data Science
- Data Analysis
- Machine Learning
- Spark SQL
- SQL
- Databricks
提供：
学習内容
Discover how Databricks and Apache Spark simplify big data processing and optimize data analysis.
Frame business problems for data science and machine learning to make the most out of big data analytic workflows.
Solve real-world business problems quickly using Databricks to power the most popular data science techniques.
Ingest, transform, and query data to extract valuable insights.
習得するスキル
この専門講座について
7,862 最近の表示
This specialization is intended for data analysts looking to expand their toolbox for working with data. Traditionally, data analysts have used tools like relational databases, CSV files, and SQL programming, among others, to perform their daily workflows. In this specialization, you will leverage existing skills to learn new ones that will allow you to utilize advanced technologies not traditionally linked to this role - technologies like Databricks and Apache Spark. By the end of this specialization, you'll be able to solve real-world business problems with Databricks and the most popular machine learning techniques.
応用学習プロジェクト
In this specialization, you'll complete a series of hands-on lab assignments and projects. The lab assignments will allow you to test-drive Databricks and Apache Spark to streamline today's most popular data science workflows. You will also apply the latest data science strategies to complete and assess your very own data science project.
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
Familiarity with SQL and Python will help you as you progress through this specialization.
約5ヶ月で完了
2時間/週の推奨ペース
英語
字幕：英語
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中級レベル
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約5ヶ月で完了
2時間/週の推奨ペース
英語
字幕：英語
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には3コースあります。
Apache Spark (TM) SQL for Data Analysts
367件の評価
Apache Spark is one of the most widely used technologies in big data analytics. In this course, you will learn how to leverage your existing SQL skills to start working with Spark immediately. You will also learn how to work with Delta Lake, a highly performant, open-source storage layer that brings reliability to data lakes. By the end of this course, you will be able to use Spark SQL and Delta Lake to ingest, transform, and query data to extract valuable insights that can be shared with your team.
Data Science Fundamentals for Data Analysts
32件の評価
In this course we're going to guide you through the fundamental building blocks of data science, one of the fastest-growing fields in the world!
Applied Data Science for Data Analysts
30件の評価
In this course, you will develop your data science skills while solving real-world problems. You'll work through the data science process to and use unsupervised learning to explore data, engineer and select meaningful features, and solve complex supervised learning problems using tree-based models. You will also learn to apply hyperparameter tuning and cross-validation strategies to improve model performance.
提供：
データプリックス
Databricks is the data and AI company. Founded by the creators of Apache Spark™, Delta Lake and MLflow, organizations like Comcast, Condé Nast, Nationwide and H&M rely on Databricks’ open and unified platform to enable data engineers, scientists and analysts to collaborate and innovate faster.
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか？
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
What will I be able to do upon completing the Specialization?
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
