Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Learn SQL Basics for Data Science

4.5
Sterne
575 Bewertungen

87 %

Brooke Wenig +1 weiterer Dozent

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Spezialisierung Learn SQL Basics for Data ScienceUniversity of California, Davis

Über diesen Kurs

38.339 kürzliche Aufrufe

This course is all about big data. It’s for students with SQL experience that want to take the next step on their data journey by learning distributed computing using Apache Spark. Students will gain a thorough understanding of this open-source standard for working with large datasets. Students will gain an understanding of the fundamentals of data analysis using SQL on Spark, setting the foundation for how to combine data with advanced analytics at scale and in production environments. The four modules build on one another and by the end of the course you will understand: the Spark architecture, queries within Spark, common ways to optimize Spark SQL, and how to build reliable data pipelines. 
The first module introduces Spark and the Databricks environment including how Spark distributes computation and Spark SQL. Module 2 covers the core concepts of Spark such as storage vs. compute, caching, partitions, and troubleshooting performance issues via the Spark UI. It also covers new features in Apache Spark 3.x such as Adaptive Query Execution. The third module focuses on Engineering Data Pipelines including connecting to databases, schemas and data types, file formats, and writing reliable data. The final module covers data lakes, data warehouses, and lakehouses. Students build production grade data pipelines by combining Spark with the open-source project Delta Lake. By the end of this course, students will hone their SQL and distributed computing skills to become more adept at advanced analysis and to set the stage for transitioning to more advanced analytics as Data Scientists.

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Spezialisierung Learn SQL Basics for Data Science

Stufe „Mittel“

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Use the collaborative Databricks workspace to write scalable Spark SQL code that executes against a cluster of machines
Inspect the Spark UI to analyze query performance and identify bottlenecks
Create an end-to-end pipeline that reads data, transforms it, and saves the result
Build a medallion (bronze, silver, gold) lakehouse architecture with Delta Lake to ensure the reliability, scalability, and performance of your data

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science
Apache Spark
Delta Lake
SQL

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,68/5 (123 Bewertungen)

Brooke Wenig

Machine Learning Practice Lead at Databricks

Continuing and Professional Education

37.153 Lernende

1 Kurse

Conor Murphy

Lead Data Scientist at Databricks

Continuing and Professional Education

37.153 Lernende

1 Kurse

von

University of California, Davis

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung87%(1,640 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Spark

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Spark Core Concepts

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 36 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Engineering Data Pipelines

In this module, you will be able to identify and discuss the general demands of data applications. You'll be able to access data in a variety of formats and compare and contrast the tradeoffs between these formats. You will explore and examine semi-structured JSON data (common in big data environments) as well as schemas and parallel data writes. You will be able to create an end-to-end pipeline that reads data, transforms it, and saves the result.

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 62 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Data Lakes, Warehouses and Lakehouses

In this module, you will identify the key characteristics of data lakes, data warehouses, and lakehouses. Lakehouses combine the scalability and low-cost storage of data lakes with the speed and ACID transactional guarantees of data warehouses. You will build a production grade lakehouse by combining Spark with the open-source project, Delta Lake. Whoever said time travel isn't possible hasn't been to a lakehouse!

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 52 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

Bewertungen

4.5

148 Bewertungen

5 stars
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4 stars
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Top-Bewertungen von DISTRIBUTED COMPUTING WITH SPARK SQL

von SJ19. Aug. 2020

Great course to learn more in depth about Apache Spark. Good instructors and course content. Thanks UC Davis and Coursera!

von JB5. Jan. 2020

Extremely informative for those who are seeking to learn the fundamentals for distributed computing using Spark SQL.

von AC8. Mai 2021

I would like to thank all the instructors of the course and the Coursera team for preparing such a nice and very well understandable course for beginners.

von LL13. Dez. 2020

This course provides hands-on experience in using Databricks's Spark. I learned a lot. I recommend people with some SQL experience to take this course for efficient programming skills!

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Über den Spezialisierung Learn SQL Basics for Data Science

This Specialization is intended for a learner with no previous coding experience seeking to develop SQL query fluency. Through four progressively more difficult SQL projects with data science applications, you will cover topics such as SQL basics, data wrangling, SQL analysis, AB testing, distributed computing using Apache Spark, Delta Lake and more. These topics will prepare you to apply SQL creatively to analyze and explore data; demonstrate efficiency in writing queries; create data analysis datasets; conduct feature engineering, use SQL with other data analysis and machine learning toolsets; and use SQL with unstructured data sets.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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