Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein: * Daten aus Beispieldatenbanken und Big-Data-Verwaltungssystemen abzurufen * die Zusammenhänge zwischen Datenverwaltungsvorgängen und den Big-Data-Verarbeitungsmustern zu beschreiben, die für die Nutzung dieser Daten in groß angelegten analytischen Anwendungen erforderlich sind * zu erkennen, wann ein Big-Data-Problem eine Datenintegration erfordert * einfache Big-Data-Integration und -Verarbeitung auf Hadoop- und Spark-Plattformen durchzuführen Dieser Kurs richtet sich an diejenigen, die neu in der Datenwissenschaft sind. Der Abschluss von Intro to Big Data wird empfohlen. Es sind keine vorherigen Programmiererfahrungen erforderlich, allerdings müssen Sie in der Lage sein, Anwendungen zu installieren und eine virtuelle Maschine zu verwenden, um die praktischen Aufgaben zu erledigen. Die vollständigen Hardware- und Software-Spezifikationen finden Sie in den technischen Anforderungen der Specializations. Hardware-Anforderungen:
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Integration und Verarbeitung von Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Big Data
Dozenten: Ilkay Altintas
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Mongodb
- Kategorie: Splunk
- Kategorie: Apache Spark
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10 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Willkommen zum dritten Kurs der Big Data Spezialisierung. In dieser Woche werden Sie in die grundlegenden Konzepte der Big Data Integration und Verarbeitung eingeführt. Sie werden durch die Installation von Docker geführt, laden die Datensätze herunter, die für diesen Kurs verwendet werden, und lernen, wie man mit Jupyter Notebooks arbeitet.
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Dieses Modul behandelt die verschiedenen Aspekte des Datenabrufs und der relationalen Abfrage. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in die Postgres-Datenbank.
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Dieses Modul behandelt die verschiedenen Aspekte des Datenabrufs für NoSQL-Daten sowie die Datenaggregation und die Arbeit mit Datenrahmen. Sie erhalten eine Einführung in MongoDB und Aerospike und lernen, wie Sie Pandas zum Abrufen von Daten aus diesen Datenbanken verwenden.
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In diesem Modul lernen Sie Datenintegrationstools wie Splunk und Datameer kennen und erhalten einen praktischen Einblick in die Durchführung von Informationsintegrationsprozessen.
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Dieses Modul führt die Lernenden in Big Data-Pipelines und -Workflows sowie in die Verarbeitung und Analyse von Big Data mit Apache Spark ein.
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In diesem Modul werden Sie tiefer in die Big Data-Verarbeitung einsteigen, indem Sie das Innenleben des Spark-Kerns kennenlernen. Sie werden in zwei wichtige Tools des Spark-Toolkits eingeführt: Spark MLlib und GraphX.
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In diesem Modul werden Sie praktische Erfahrungen sammeln, indem Sie das Gelernte über Spark und MongoDB zur Analyse von Twitter-Daten anwenden.
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Dozenten
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Geprüft am 3. Dez. 2016
Geprüft am 28. Dez. 2019
Geprüft am 5. März 2018
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