课程主页: https://www.coursera.org/learn/ds
对于希望在数据科学领域深入发展的学习者来说，Coursera上的《可扩展数据科学基础》课程无疑是一个绝佳的机会。本课程专注于Apache Spark，这是当前大型数据处理的事实标准。在启动IBM高级数据科学专业化系列课程之前，掌握这一可扩展数据科学平台至关重要，因为内存和CPU的限制常常会影响到构建高级机器学习模型的能力。
课程概述中提到，将利用Python和PySpark教授Apache Spark的基本概念。课程的大纲包括：
(1) 介绍课程及评分环境
(2) 支持大数据解决方案的工具
(3) 在Apache Spark上进行的统计学数学扩展
(4) 大数据的数据可视化
整门课程分成几部分，使学习者可以逐步掌握数据处理的核心概念和操作。特别值得注意的是，在数据统计和可视化部分，课程提供了一些实际案例，也帮助学生理解理论与实践的结合。
对于那些希望理解如何在大规模数据集上完成数据科学任务的学习者来说，这门课程人员推荐有十足的理由：首先，它提供了扎实的基础，适合零基础入门；其次，课程设计条理清晰，互动性强，让人感觉不单是在听课，而是在参与实践；最后，通过课程所学的知能，可以有效地提升申请更高级课程的能力。
在今后越发依赖大数据分析与机器学习的环境下，此课程的价值不可小觑，无论是会计、市场营销或其它背景的人士，掌握这些基础内容都将带来显著的职业利好。如果你对数据科学充满热情，建议未尝与我一起加入这门深具前景的课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ds