A la fin du cours, vous serez capable de : *Récupérer des données à partir d'exemples de bases de données et de systèmes de gestion des big data *Décrire les liens entre les opérations de gestion des données et les modèles de traitement des big data nécessaires pour les utiliser dans des applications analytiques à grande échelle *Identifier quand un problème de big data nécessite une intégration de données *Exécuter une intégration et un traitement simples des big data sur les plateformes Hadoop et Spark Ce cours s'adresse à ceux qui débutent dans la science des données. Il est recommandé d'avoir suivi le cours Intro to Big Data. Aucune expérience préalable en programmation n'est nécessaire, bien que la capacité d'installer des applications et d'utiliser une machine virtuelle soit nécessaire pour effectuer les travaux pratiques. Reportez-vous aux exigences techniques de la spécialisation pour connaître les spécifications matérielles et logicielles complètes. Exigences matérielles :
Intégration et traitement des données (Big Data)
Ce cours fait partie de Spécialisation Big Data
Instructeurs : Ilkay Altintas
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Inclus avec 
(2,402 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Mongodb
- Catégorie : Splunk
- Catégorie : Apache Spark
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Il y a 7 modules dans ce cours
Bienvenue dans le troisième cours de la spécialisation Big data. Cette semaine, vous serez initié aux concepts de base de l'intégration et du traitement des Big data. Vous serez guidé dans l'installation de Docker, le téléchargement des ensembles de données qui seront utilisés pour ce cours, et l'apprentissage du travail avec les Bloc-notes Jupyter.
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