В результате прослушивания курса слушатели: 

• Освоят взаимодействие с Hadoop средствами Python;
• Ознакомятся с архитектурой и возможностями Apache Spark;
• Практически изучат работу с библиотекой Machine Learning Library (MLlib);
• Узнают, как работать с Resilient Distributed Datasets (RDDs);
• Практически освоят популярные методы ML (Machine Learning) и DS (Data Science).

Аудитория:

Курс предназначен для аналитиков, исследователей, разработчиков и специалистов по анализу данных, планирующих использовать Python для решения задач, связанных с обработкой больших объемов данных с помощью Apache Hadoop и Apache Spark.

Требования к предварительной подготовке слушателя:

Необходимы базовые навыки программирования на языке Python и знакомство с пакетами NumPy и Pandas в объеме курса "Python для анализа данных".