Learn Data Analysis for Big Data. Master using SQL for data analysis on distributed big data systems

4.8

Sterne

1,059 Bewertungen

Glynn Durham +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

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

Über dieses Spezialisierung

7.812 kürzliche Aufrufe

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.

Praktisches Lernprojekt

E​ach course in this Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment. To earn the Specialization Certificate, you must successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course. For this Specialization, there is not a separate Capstone Project like there is in some other Coursera Specializations.

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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Etwa 4 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 3 Stunden/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Foundations for Big Data Analysis with SQL

4.8

Sterne

1,000 Bewertungen

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)

Kurs2

Kurs 2

Analyzing Big Data with SQL

4.9

Sterne

478 Bewertungen

In this course, you'll get an in-depth look at the SQL SELECT statement and its main clauses. The course focuses on big data SQL engines Apache Hive and Apache Impala, but most of the information is applicable to SQL with traditional RDBMs as well; the instructor explicitly addresses differences for MySQL and PostgreSQL.

By the end of the course, you will be able to • explore and navigate databases and tables using different tools; • understand the basics of SELECT statements; • understand how and why to filter results; • explore grouping and aggregation to answer analytic questions; • work with sorting and limiting results; and • combine multiple tables in different ways. 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)

Kurs3

Kurs 3

Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage

4.7

Sterne

260 Bewertungen

In this course, you'll learn how to manage big datasets, how to load them into clusters and cloud storage, and how to apply structure to the data so that you can run queries on it using distributed SQL engines like Apache Hive and Apache Impala. You’ll learn how to choose the right data types, storage systems, and file formats based on which tools you’ll use and what performance you need.

By the end of the course, you will be able to • use different tools to browse existing databases and tables in big data systems; • use different tools to explore files in distributed big data filesystems and cloud storage; • create and manage big data databases and tables using Apache Hive and Apache Impala; and • describe and choose among different data types and file formats for big data systems. 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)

Dozenten

Glynn Durham

Ian Cook

Staff Curriculum Developer

Cloudera

25.686 Lernende

2 Kurse

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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.

Häufig gestellte Fragen

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.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
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.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.
Should I take the courses in a specific order?
Yes, the courses in this Specialization are intended to be taken in order:
Foundations for Big Data Analysis with SQL
Analyzing Big Data with SQL
Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage
Is there a fourth course in this Specialization?
A fourth course entitled Advanced SQL for Big Data Analysis is currently under development. When it is completed, it will be added to this Specialization.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
To use the hands-on environment for the courses in this Specialization, 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)
Will I earn the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst credential for completing this Specialization?
Successfully completing this Specialization confers a Coursera Specialization Certificate. This is different from the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst credential. You can earn the CCA Data Analyst credential by passing a 120-minute performance-based exam. For pricing and other details, see CCA Data Analyst. If you complete this Specialization, including the honors lessons, then you should be well prepared to take the certification exam, but we cannot guarantee that you will pass it and earn the certification credential.
What is the hands-on Capstone Project for this Specialization?
Each course in this Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment. To earn the Specialization Certificate, you must earn the Course Certificate for each course in this Specialization. This requires that you successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course. For this Specialization, there is not a separate Capstone Project like there is in some other Coursera Specializations.
I want to purchase this Specialization for my employees! How can I do that?
Please go to https://www.coursera.org/enterprise for more information, to contact Coursera, and to pick a plan. For each plan, you decide the number of courses each person can take and hand-pick the collection of courses they can choose from.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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