Dieser Kurs richtet sich an Programmieranfänger oder Geschäftsleute, die die wichtigsten Tools für den Umgang mit und die Analyse von Big Data verstehen möchten. Auch ohne Vorkenntnisse haben Sie die Möglichkeit, praktische Beispiele mit den Frameworks Hadoop und Spark durchzugehen, zwei der gängigsten in der Branche. Sie werden in der Lage sein, die spezifischen Komponenten und grundlegenden Prozesse der Hadoop-Architektur, des Software-Stacks und der Ausführungsumgebung zu erklären. Bei den Aufgaben werden Sie angeleitet, wie Datenwissenschaftler die wichtigen Konzepte und Techniken wie Map-Reduce anwenden, die zur Lösung grundlegender Probleme im Bereich Big Data eingesetzt werden. Sie werden sich befähigt fühlen, Gespräche über Big Data und den Prozess der Datenanalyse zu führen.
Hadoop-Plattform und Anwendungsrahmen
Dozenten: Natasha Balac, Ph.D.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Mapreduce
- Kategorie: Apache Spark
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen zum ersten Modul des Big Data Platform Kurses. In diesem ersten Modul erhalten Sie einen Einblick in den Big Data-Hype, seine Technologien, Chancen und Herausforderungen. Wir werden einen tieferen Blick auf den Hadoop-Stack und die mit Big Data-Lösungen verbundenen Tools und Technologien werfen.
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7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir einen detaillierten Blick auf den Hadoop-Stack werfen, angefangen bei den grundlegenden HDFS-Komponenten bis hin zu Frameworks für die Anwendungsausführung und Sprachen und Diensten.
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10 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul werden wir einen detaillierten Blick auf das Hadoop Distributed File System (HDFS) werfen. Wir befassen uns mit den wichtigsten Designzielen von HDFS, verstehen den Lese-/Schreibprozess in HDFS, die wichtigsten Konfigurationsparameter, die zur Steuerung der Leistung und Robustheit von HDFS eingestellt werden können, und erhalten einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten des Zugriffs auf Daten in HDFS.
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9 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul werden Map/Reduce-Konzepte und -Praktiken vorgestellt. Sie lernen die Grundidee von Map/Reduce kennen und erfahren, wie Sie Aufgaben im Map/Reduce-Framework entwerfen, implementieren und ausführen. Sie lernen auch die Kompromisse bei Map/Reduce kennen und erfahren, wie diese andere Tools motivieren.
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9 Videos3 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Willkommen zu Modul 5, Einführung in Spark. Diese Woche konzentrieren wir uns auf das Apache Spark Cluster Computing Framework, einen wichtigen Konkurrenten von Hadoop MapReduce in der Big-Data-Arena. Spark bietet große Leistungsvorteile gegenüber Hadoop MapReduce, insbesondere für iterative Algorithmen, dank In-Memory-Caching. Außerdem bietet es Data Scientists eine einfachere Möglichkeit, ihre Analysepipeline in Python und Scala zu schreiben und sogar interaktive Shells bereitzustellen, um live mit Daten zu spielen.
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10 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Programmieraufgaben
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 31. Jan. 2016
I'm forced to give 5 stars. I don't want to have a certification on a poor quality course (another coursera mistake). This material needs tremendous amount of work to get finished and revised.
Geprüft am 1. März 2016
Very good overview, but not extremely in-depth. It's a great course to get an understanding of the concepts and you can investigate deeper later into the topics that interest you.
Geprüft am 26. Okt. 2017
A
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