Der Kurs richtet sich an Personen, die die Architekturmuster verstehen wollen, die erforderlich sind, um große Softwaresysteme, die Big Data nutzen, in die Produktion zu überführen. Sie werden Big Data-Prototypen in hochwertige, getestete Produktionssoftware umwandeln. Nachdem Sie die Leistungsmerkmale verteilter Systeme gemessen haben, werden Sie Problembereiche identifizieren und skalierbare Lösungen zur Verbesserung der Leistung implementieren. Nach Abschluss des Kurses wissen Sie, wie man Produktionsdatenspeicher so skaliert, dass sie auch unter Last funktionieren, und wie man Lasttests entwirft, um sicherzustellen, dass die Anwendungen die Leistungsanforderungen erfüllen. Dieser Kurs kann im Rahmen der von der CU Boulder auf der Coursera-Plattform angebotenen Abschlüsse MS in Data Science oder MS in Computer Science für akademische Zwecke absolviert werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr:
Softwarearchitektur-Muster für Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Software-Architektur für Big Data
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Tyson Gern
2.678 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
(24 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Vergleichen, messen und testen Sie Big Data-Modelle für den Produktionseinsatz.
Schreiben Sie benutzerdefinierte Leistungstests, um die Eigenschaften eines verteilten Systems zu messen.
Verwenden Sie Warteschlangen, um große Arbeitslasten horizontal zu verteilen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Software-Ingenieur
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Microservices
- Kategorie: Echtzeit-Systeme
Wichtige Details
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6 Quizzes, 1 Aufgabe
Kurs
(24 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen bei Softwarearchitektur-Muster für Big Data. In dieser ersten Woche des Kurses lernen Sie, wie Sie Tests schreiben, mit denen Sie Vorhersagemodelle iterieren können.
Das ist alles enthalten
3 Videos8 Lektüren1 Quiz1 peer review
In dieser Woche lernen Sie, wie Sie sicherstellen können, dass Ihr verteiltes System in der Produktion wie erwartet funktioniert, indem Sie Leistungstests schreiben.
Das ist alles enthalten
3 Videos9 Lektüren1 Quiz1 peer review
Diese Woche werden Sie Warteschlangen verwenden, um große Arbeitslasten horizontal zu verteilen.
Das ist alles enthalten
2 Videos6 Lektüren2 Quizzes1 Aufgabe1 peer review
In der letzten Woche dieses Kurses lernen Sie die Vor- und Nachteile von hochverfügbaren verteilten Systemen kennen.
Das ist alles enthalten
1 Video6 Lektüren2 Quizzes
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Starten Sie ihren Abschluss mit einem Vorsprung
Dieses Kurs ist Teil der folgenden Studiengänge von University of Colorado Boulder. Wenn Sie aufgenommen werden und sich angemeldet haben, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet und Ihr Fortschritt wird mit übernommen.
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Häufig gestellte Fragen
Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.
- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.
- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.
- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).
- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.
Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.
Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.
MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen haben.