Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL

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Glynn Durham

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Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

Über diesen Kurs

31.299 kürzliche Aufrufe

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.
By the end of the course, you will be able to
• 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; and 
• explore databases and tables in a big data platform.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• 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)

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Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQL

Stufe „Anfänger“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

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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 Warehousing
Data Analysis
Big Data
SQL

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Dozent

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Glynn Durham

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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.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(4,810 Bewertungen)

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Data and Databases

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 50 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

11 Videos

Welcome to the Specialization6m

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

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Relational Databases and SQL

3 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 80 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

15 Videos

Welcome to Week 21m

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

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Big Data

2 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 63 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 4

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

Welcome to Week 41m

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

4.8

257 Bewertungen

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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 MO25. Feb. 2020

Excellent course for beginners, that want to get started with big data. This course also help me appreciate traditional RDMS systems while clearing confusions.

von MZ4. Aug. 2020

Well structured, nice visuals, good information. Unfortunately it is not good for already experienced people with a bit of background on the subject.

von MB10. Mai 2020

I have taken numerous online courses, but I have to say that this instructor and this course truly raise the bar for all. I learned a lot and looked forward to each class.

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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

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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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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
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)

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