The course "Reliability, Cloud Computing and Machine Learning" explores advanced distributed database concepts, focusing on transaction management, reliability protocols, and data warehousing, while also diving deeper into cloud computing and machine learning. You will develop a solid understanding of transaction principles, concurrency control methods, and how to ensure database consistency during failures using ACID properties and protocols like ARIES. The course uniquely integrates Hadoop, MapReduce, and Accumulo, offering hands-on experience with large-scale data processing and machine learning applications such as collaborative filtering, clustering, and classification.
Reliability, Cloud Computing and Machine Learning
Reliability, Cloud Computing and Machine Learning
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Large-Scale Database Systems
Dozent: David Silberberg
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 20 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Learn transaction management principles, including ACID properties, concurrency control, and deadlock management techniques for distributed systems.
Explore reliability protocols, recovery algorithms, and commit protocols like ARIES, ensuring data consistency and durability.
Understand cloud computing with Hadoop, utilizing MapReduce for large-scale data processing, and apply machine learning techniques like clustering.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Warehousing
- Kategorie: Transaction Management and Concurrency Control
- Kategorie: Reliability Protocols
- Kategorie: Hadoop and MapReduce
- Kategorie: Machine Learning Applications
Wichtige Details
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Dezember 2024
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This course examines advanced distributed database topics, focusing on transaction management, reliability protocols, and data warehousing. This course also continues developing the MapReduce and HDFS concepts introduced in the last course and applying them to large-scale analytics and machine learning applications within distributed systems. Learners will explore the essential components for maintaining database reliability. In addition, it will dive deeper into cloud-based data processing with Hadoop, and develop foundational skills in analytics as well as machine learning applications using collaborative filtering, clustering, and classification techniques.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
This module explores transaction management in distributed database systems, focusing on concurrency control methods. You will learn to identify ACID properties to maintain database consistency, develop transaction plans with operations and partial orderings, and implement various concurrency control and deadlock management algorithms, including two-phase locking and time-based techniques.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
This module explores reliability protocols in distributed databases, focusing on maintaining consistency and durability during system failures. Key recovery and reliability protocols, including ARIES, two-phase, and three-phase commit, are covered. In addition, students will gain foundational knowledge of data warehousing principles, along with an introduction to Accumulo architecture. This includes basic Accumulo functionalities and cell-level security mechanisms essential for large-scale distributed data management.
Das ist alles enthalten
6 Videos7 Lektüren3 Aufgaben
This module introduces core cloud computing principles with a focus on the Hadoop ecosystem and its utility for large-scale data processing. Emphasizing the MapReduce framework, learners will explore pseudocode development and architecture. The module also integrates foundational machine learning concepts, specifically clustering, classification, and collaborative filtering algorithms using Mahout and Accumulo. These techniques equip learners to perform scalable data analysis and build recommendation systems within Hadoop, suitable for managing and analyzing large datasets.
Das ist alles enthalten
1 Video5 Lektüren2 Aufgaben
Dozent
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