In this course, you'll get a big-picture view of using SQL for big data, starting with an overview of data, database systems, and the common querying language (SQL). Then you'll learn the characteristics of big data and SQL tools for working on big data platforms. You'll also install an exercise environment (virtual machine) to be used through the specialization courses, and you'll have an opportunity to do some initial exploration of databases and tables in that environment.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL
von
Über diesen Kurs
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Kurs 1 von 3 in
Flexible Fristen
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Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Was Sie lernen werden
Distinguish operational from analytic databases, and understand how these are applied in big data
Understand how database and table design provides structures for working with data
Appreciate how differences in volume and variety of data affects your choice of an appropriate database system
Recognize the features and benefits of SQL dialects designed to work with big data systems for storage and analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben
Database (DBMS)Data WarehousingData AnalysisBig DataSQL
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Cloudera
At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Data and Databases
In this week, you'll get an overview of this Specialization and of Course 1. Then you'll learn about database systems and the distinction between operational and analytic databases.
2 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 50 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
11 Videos
Welcome to the Course and Week 13m
What Is Data?3m
Why Organize Data?5m
What Does a DBMS Do?5m
Relational Databases and SQL6m
The Success of RDBMSs and SQL4m
Operational and Analytic Databases5m
Comparing Operational and Analytic DBs: SELECT Statements2m
Comparing Operational and Analytic DBs: DML Activity4m
Operational and Analytic Databases: Further Comparisons1m
4 Lektüren
Hardware Requirements for the Exercise Environment10m
Data Extraction from Digital Images10m
Three Notes about SQL10m
References10m
1 praktische Übung
Data and Databases30m
3 Stunden zum Abschließen
Relational Databases and SQL
3 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 80 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
15 Videos
Introducing Table Schemas3m
NULL Values3m
Data Types3m
Primary Keys5m
Foreign Keys6m
Two Strategies for Database Design3m
Database Normalization8m
Denormalization5m
Differences6m
Trade-offs4m
Database Transactions6m
ACID6m
Enforcing Business Rules: Constraints and Triggers7m
Business Rules and ACID for Analytics?6m
3 Lektüren
Let There Be Third Normal Form5m
SELECT Statements in Transactions5m
Database Indexes30m
1 praktische Übung
Relational Databases30m
2 Stunden zum Abschließen
Big Data
2 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 63 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
12 Videos
How Big Is Big Data?3m
Distributed Storage6m
Distributed Processing9m
Structured Data4m
Unstructured Data4m
Semi-Structured Data3m
Strengths of Traditional RDBMSs4m
Limitations of Traditional RDBMSs7m
SQL and Structured Data5m
SQL and Semi-structured Data4m
SQL and Unstructured Data7m
1 Lektüre
What about Velocity?15m
1 praktische Übung
Big Data30m
2 Stunden zum Abschließen
SQL Tools for Big Data Analysis
2 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 53 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
12 Videos
Big Data Analytic Databases (Data Warehouses)2m
NoSQL: Operational, Unstructured and Semi-structured4m
Non-transactional, Structured Systems2m
Big Data ACID-Compliant RDBMSs1m
Search Engines4m
Challenges4m
What We Keep3m
What We Give Up5m
What We Add8m
Where to Store Big Data7m
Coupling of Data and Metadata7m
1 Lektüre
Open Source and Apache15m
1 praktische Übung
SQL Tools for Big Data Analysis30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von FOUNDATIONS FOR BIG DATA ANALYSIS WITH SQL
von AG27. Sep. 2019
The course is an excellent overview of database technologies and introduction into big data. Useful also for those who already worked with a few SQL engines. MIllion thanks to the creators! :)
von SH31. Juli 2020
Very good Introductory course for getting to know about Big Data . The course structure is well made,I really liked how it took basic Database concepts and then relating that to Big Data.
von AE9. Sep. 2019
Awesome foundation to build on skills of query and analysis of big data and to use big data technologies like Hive and Impala I Really enjoyed the course and the instructor is perfect
von AA14. Aug. 2019
If you don't have any background about SQL and you don't know where to start, I think this is the best course to start. It simplifies the concepts into easy ideas to be understandable.
Über den Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL
This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.
Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you.
Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable.
To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines.
This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.
Häufig gestellte Fragen
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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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
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)
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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