Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Software Architecture for Big Data

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Teil des Abschlusses Master of Science in Data Science
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Spezialisierung Software Architecture for Big DataUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

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The course is intended for individuals looking to understand the basics of software engineering as they relate to building large software systems that leverage big data. You will be introduced to software engineering concepts necessary to build and scale large, data intensive, distributed systems. Starting with software engineering best practices and loosely coupled, highly cohesive data microservices, the course takes you through the evolution of a distributed system over time.
Fundamentals of Software Architecture for Big Data can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Spezialisierung Software Architecture for Big Data

Stufe „Fortgeschritten“

Software engineering or big data experience

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create a performant, scalable distributed system that handles big data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Real-time Systems
Big Data
Microservices
Software Engineering
Distributed Computing

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Dozenten

Tyson Gern

Lecturer

Computer Science

2.628 Lernende

3 Kurse

Mike Barinek

Lecturer

Computer Science

2.628 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Software Engineering Overview

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 64 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

7 Videos

Introduction - Welcome6mIntroduction - Day-in-the-life13mIntroduction - Practices6mNo Silver Bullet8mTesting - The basics9mTesting - Revisited10mAssignments Tech Stack Overview8m

5 Lektüren

Welcome and Where to Find Help 10mThe Importance of a Course Certificate and the Future of Higher ducation10mAuditing the Course vs. Purchasing a Course Certificate10mNo Silver Bullet Article1hSimple Aged Cache Coding Exercise Instructions and Files 10m

2 praktische Übungen

No Silver Bullet Graded Quiz30mUnlock Files for Simple Aged Cache Coding Exercise1m

Woche2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Fundamentals of Software Architecture

7 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 26 min), 5 Lektüren, 5 Quiz

5 Videos

Blockchain5mBlockchain Assignment1mApplication Continuum - Introduction3mApplication Continuum - Evolution12mApplication Continuum - Wrap up2m

5 Lektüren

Blockchain Reading (Bitcoin)1hBlockchain Coding Exercise Instructions and Files 10mApplication Continuum Article20mMonolith First Article10mProvenance Coding Exercise Instructions and Files 10m

3 praktische Übungen

Blockchain Graded Quiz30mUnlock Files for Blockchain Coding Exercise1mUnlock Files for Provenance Coding Exercise1m

Woche3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Fundamentals of Production Software

5 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 10 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

Woche4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Fundamentals of Software Architecture for Big Data

6 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 13 min), 4 Lektüren, 4 Quiz

Über den Spezialisierung Software Architecture for Big Data

This specialization is for software engineers interested in the principles of building and architecting large software systems that use big data. Through three courses you will learn about how to build and architect performant distributed systems from industry experts at Initial Capacity.

The courses in Software Architecture for Big Data can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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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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.
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.

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