University of Illinois Urbana-Champaign
Cloud Computing Applications, Part 2: Big Data and Applications in the Cloud

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University of Illinois Urbana-Champaign

Cloud Computing Applications, Part 2: Big Data and Applications in the Cloud

Ce cours fait partie de Spécialisation Cloud Computing

Reza Farivar
Roy H. Campbell

Instructeurs : Reza Farivar

30 923 déjà inscrits

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(332 avis)

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Graphs
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Machine Learning

Détails à connaître

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Évaluations

1 quiz, 4 devoirs

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Il y a 5 modules dans ce cours

You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 plugin

In Module 1, we introduce you to the world of Big Data applications. We start by introducing you to Apache Spark, a common framework used for many different tasks throughout the course. We then introduce some Big Data distro packages, the HDFS file system, and finally the idea of batch-based Big Data processing using the MapReduce programming paradigm.

Inclus

13 vidéos1 lecture1 devoir

In this module, you will learn about large scale data storage technologies and frameworks. We start by exploring the challenges of storing large data in distributed systems. We then discuss in-memory key/value storage systems, NoSQL distributed databases, and distributed publish/subscribe queues.

Inclus

24 vidéos1 lecture1 devoir

This module introduces you to real-time streaming systems, also known as Fast Data. We talk about Apache Storm in length, Apache Spark Streaming, and Lambda and Kappa architectures. Finally, we contrast all these technologies as a streaming ecosystem.

Inclus

18 vidéos1 lecture1 quiz

In this module, we discuss the applications of Big Data. In particular, we focus on two topics: graph processing, where massive graphs (such as the web graph) are processed for information, and machine learning, where massive amounts of data are used to train models such as clustering algorithms and frequent pattern mining. We also introduce you to deep learning, where large data sets are used to train neural networks with effective results.

Inclus

18 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion1 plugin

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (19 évaluations)
Reza Farivar
University of Illinois Urbana-Champaign
5 Cours66 350 apprenants
Roy H. Campbell
University of Illinois Urbana-Champaign
5 Cours67 188 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Computer Security and Networks

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Le fait de suivre ce cours proposé par University of Illinois Urbana-Champaign vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 332

4.3

332 avis

  • 5 stars

    53,01 %

  • 4 stars

    29,81 %

  • 3 stars

    11,74 %

  • 2 stars

    3,31 %

  • 1 star

    2,10 %

SB
4

Révisé le 18 mars 2018

MS
5

Révisé le 26 nov. 2017

GS
4

Révisé le 22 mai 2020

Emplacement réservé

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