Once you’ve identified a big data issue to analyze, how do you collect, store and organize your data using Big Data solutions? In this course, you will experience various data genres and management tools appropriate for each. You will be able to describe the reasons behind the evolving plethora of new big data platforms from the perspective of big data management systems and analytical tools. Through guided hands-on tutorials, you will become familiar with techniques using real-time and semi-structured data examples. Systems and tools discussed include: AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis, SparkSQL. This course provides techniques to extract value from existing untapped data sources and discovering new data sources.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Big Data
von
Spezialisierung Big DataUniversity of California San DiegoÜber diesen Kurs
170,740 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
45%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
37%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Data ModelBig DataData ModelingData Management
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University of California San Diego
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Introduction to Big Data Modeling and Management
Welcome to this course on big data modeling and management. Modeling and managing data is a central focus of all big data projects. In these lessons we introduce you to the concepts behind big data modeling and management and set the stage for the remainder of the course.
3 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 63 min), 8 Lektüren
14 Videos
Why is this a New Course in the Big Data Specialization?41
Summary of Introduction to Big Data (Part 1)5m
Summary of Introduction to Big Data (Part 2)5m
Summary of Introduction to Big Data (Part 3)5m
Big Data Management "Must-Ask Questions"1m
Data Ingestion4m
Data Storage3m
Data Quality2m
Data Operations3m
Data Scalability and Security2m
Energy Data Management Challenges at ConEd4m
Gaming Industry Data Management: Q&A with Apmetrix CTO Mark Caldwell7m
Flight Data Management at FlightStats: A Lecture by CTO Chad Berkley13m
8 Lektüren
Slides: Summary of Introduction to Big Data10m
Slides: Big Data Management10m
Reading on Storage Systems10m
Slides: Energy Data Management Challenges at ConEd10m
Slides: Flight Data Management at FlightStats10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10m
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10m
Instructions for Downloading Hands On Datasets10m
3 Stunden zum Abschließen
Big Data Modeling
Modeling big data depends on many factors including data structure, which operations may be performed on the data, and what constraints are placed on the models. In these lessons you will learn the details about big data modeling and you will gain the practical skills you will need for modeling your own big data projects.
3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 52 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
11 Videos
Data Model Structures2m
Data Model Operations4m
Data Model Constraints4m
Introduction to CSV Data4m
What is a Relational Data Model?10m
What is a Semistructured Data Model?6m
Exploring the Relational Data Model of CSV Files4m
Exploring the Semistructured Data Model of JSON data3m
Exploring the Array Data Model of an Image3m
Exploring Sensor Data4m
8 Lektüren
Slides: What Is A Data Model?10m
Introduction to CSV Data10m
Slides: What Is A Relational Data Model?10m
Slides: What is a Semistructured Data Model?10m
Exploring the Relational Data Model of Comma Separated Values (CSV)10m
Exploring the Semistructured Data Model of JSON data10m
Exploring the Array Data Model of an Image10m
Exploring Sensor Data10m
1 praktische Übung
Practical Quiz for Week 2 Hands-On Lectures18m
2 Stunden zum Abschließen
Big Data Modeling (Part 2)
These lessons continue to shed light on big data modeling with specific approaches including vector space models, graph data models, and more.
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 31 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Graph Data Model7m
Other Data Models4m
Exploring the Lucene Search Engine's Vector Data Model4m
Exploring Graph Data Models with Gephi3m
5 Lektüren
Slides: Vector Space Model10m
Slides: Graph Data Model10m
Slides: Other Data Models10m
Exploring Vector Data Models with Lucene10m
Exploring Graph Data Models with Gephi10m
1 praktische Übung
Data Models Quiz18m
2 Stunden zum Abschließen
Working With Data Models
Data models deal with many different types of data formats. Streaming data is becoming ubiquitous, and working with streaming data requires a different approach from working with static data. In these lessons you will gain practical hands-on experience working with different forms of streaming data including weather data and twitter feeds.
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 29 min), 7 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
What is a Data Stream?5m
Why is Streaming Data different?7m
Understanding Data Lakes5m
Exploring Streaming Sensor Data4m
Exploring Streaming Twitter Data (Optional)4m
7 Lektüren
Slides: Data Model vs. Data Format10m
Slides: What is a Data Stream?10m
Slides: Why is Streaming Data Different?10m
Slides: Understanding Data Lakes10m
Exploring Streaming Sensor Data10m
Instructions for Creating a Twitter App (Optional)10m
Exploring Streaming Twitter Data (Optional)10m
1 praktische Übung
Data Formats and Streaming Data Quiz18m
Bewertungen
Top-Bewertungen von BIG DATA MODELING AND MANAGEMENT SYSTEMS
von PR6. März 2018
Pretty good course. The peer corrected assignment is avoidable. Instead, a little bit of programming may be introduced! The course becomes extremely boring due to only theoretical aspects and quizzes.
von MP16. Okt. 2017
Good Explanations of Concepts and Nice Tests. I got a trilling experience in completing the peer Assignments with keen observation and Analyzing of Concepts learned.Thanq for your course very much.
von DN22. Nov. 2016
Pretty good overall, although some exercises are a bit difficult to understand from the descriptions and instructions given, some graphs and initial reference documentation for exercises might help
von VG27. März 2017
Nice course to describe the traditional data modeling (RDBMS) as well as various semi-structured and un-structured data modeling and management of the systems (Batch and Streaming data processing)
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.
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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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wie erfolgen Rückerstattungen?
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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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