Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

45%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

39%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

11%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Koreanisch, Englisch, Hindi, Persisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Big DataApache HadoopMapreduceCloudera

Karriereergebnisse der Lernenden

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Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

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von

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University of California San Diego

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up96%(40,065 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

20 Minuten zum Abschließen

Welcome

20 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 3 min), 2 Lektüren
2 Videos
Tell us about yourself and learn about your classmates20
2 Lektüren
By the end of this course you will be able to...2m
Optional: Watch this fun video about the San Diego Supercomputer Center!10m
4 Stunden zum Abschließen

Big Data: Why and Where

4 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 77 min), 13 Lektüren, 1 Quiz
13 Videos
Applications: What makes big data valuable11m
Example: Saving lives with Big Data6m
Example: Using Big Data to Help Patients10m
A Sentiment Analysis Success Story: Meltwater helping Danone1m
Getting Started: Where Does Big Data Come From?2m
Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!3m
Machine-Generated Data: Advantages4m
Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge5m
Big Data Generated By People: How Is It Being Used?10m
Organization-Generated Data: Structured but often siloed7m
Organization-Generated Data: Benefits Come From Combining With Other Data Types4m
The Key: Integrating Diverse Data5m
13 Lektüren
Did you know?: 25 facts about big data10m
Slides: What Launched the Big Data Era?10m
Slides: Applications: What Makes Big Data Valuable?10m
Slides: Saving Lives With Big Data10m
Slides: Using Big Data to Help Patients10m
Extra Resources10m
Slides: Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!10m
Slides: Machine-Generated Data: Advantages10m
Slides: Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge10m
Slides: Big Data Generated By People: How is it Being Used?10m
Slides: Organization-Generated Big Data: Structured But Often Siloed10m
Slides: Organizaton-Generated Big Data: Benefits10m
Slides: The Key - Integrating Diverse Data10m
1 praktische Übung
Why Big Data and Where Did it Come From?38m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Characteristics of Big Data and Dimensions of Scalability

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 34 min), 9 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Characteristics of Big Data - Volume5m
Characteristics of Big Data - Variety5m
Characteristics of Big Data - Velocity6m
Characteristics of Big Data - Veracity6m
Characteristics of Big Data - Valence2m
The Sixth V: Value4m
9 Lektüren
What does astronomical scale mean?10m
A Small Definition of Big Data10m
Slides: Getting Started - Characteristics of Big Data10m
Slides: Characteristics of Big Data - Volume10m
Slides: Characteristics of Big Data - Variety10m
Slides: Characteristics of Big Data - Velocity10m
Slides: Characteristics of Big Data - Veracity10m
Slides: Characteristics of Big Data - Value10m
Slides: Characteristics of Big Data - Valence10m
1 praktische Übung
V for the V's of Big Data14m
4 Stunden zum Abschließen

Data Science: Getting Value out of Big Data

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 66 min), 12 Lektüren, 1 Quiz
11 Videos
Building a Big Data Strategy9m
How does big data science happen?: Five Components of Data Science9m
Asking the Right Questions3m
Steps in the Data Science Process3m
Step 1: Acquiring Data6m
Step 2-A: Exploring Data4m
Step 2-B: Pre-Processing Data8m
Step 3: Analyzing Data8m
Step 4: Communicating Results4m
Step 5: Turning Insights into Action2m
12 Lektüren
Five P's of Data Science10m
Slides: Getting Value Out of Big Data10m
Slides: Building a Big Data Strategy10m
Slides: The Five P's of Data Science10m
Slides: Asking the Right Questions10m
Slides: Steps in the Data Science Process10m
Slides: Step 1 - Acquiring Data10m
Slides: Step 2A-Exploring Data10m
Slides: Step 2B-Preprocessing Data10m
Slides: Step 3-Data Analysis10m
Slides: Step 4-Communicating Results10m
Slides: Step 5-Turning Insights Into Action10m
1 praktische Übung
Data Science 10120m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Foundations for Big Data Systems and Programming

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 19 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
What is a Distributed File System?6m
Scalable Computing over the Internet4m
Programming Models for Big Data6m
4 Lektüren
Slides: Getting Started-Why Worry About Foundations?10m
Slides: What is a Distributed File System?10m
Slides: Scalable Computing Over the Internet10m
Slides: Programming Models for Big Data10m
1 praktische Übung
Foundations for Big Data20m
5 Stunden zum Abschließen

Systems: Getting Started with Hadoop

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 66 min), 8 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
The Hadoop Ecosystem: Welcome to the zoo!7m
The Hadoop Distributed File System: A Storage System for Big Data7m
YARN: A Resource Manager for Hadoop5m
MapReduce: Simple Programming for Big Results12m
When to Reconsider Hadoop?4m
Cloud Computing: An Important Big Data Enabler6m
Cloud Service Models: An Exploration of Choices4m
Value From Hadoop and Pre-built Hadoop Images3m
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS)4m
Run the WordCount program5m
8 Lektüren
MapReduce in the Pasta Sauce Example10m
Slides for Getting Started With Hadoop10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10m
FAQ10m
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS) Instructions10m
Run the WordCount program Instructions10m
How do I figure out how to run Hadoop MapReduce programs?10m
2 praktische Übungen
Intro to Hadoop26m
Running Hadoop MapReduce Programs Quiz4m

Über den Spezialisierung Big Data

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
Big Data

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

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