University of Washington
Manipulation de données à l'échelle : Systèmes et algorithmes

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Manipulation de données à l'échelle : Systèmes et algorithmes

Bill Howe

Instructeur : Bill Howe

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(766 avis)

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3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
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89%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algèbre relationnelle
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Mapreduce

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Il y a 5 modules dans ce cours

Comprendre la terminologie et les principes récurrents associés à la science des données, et comprendre la structure des projets de science des données et les méthodologies émergentes pour les aborder. Pourquoi ce domaine émergent existe-t-il ? Quels sont ses liens avec d'autres domaines ? Comment ce cours se distingue-t-il ? À quoi ressemblent les projets de science des données et comment les aborder ? Quels sont les exemples de projets de science des données ?

Inclus

22 vidéos4 lectures1 devoir de programmation

Les bases de données relationnelles sont la pierre angulaire de la gestion des données à grande échelle. Bien que motivées à l'origine par les problèmes liés aux opérations d'entreprise, elles se sont révélées remarquablement capables d'être utilisées pour l'analyse. Mais surtout, les principes qui sous-tendent les bases de données relationnelles sont universels pour la gestion, la manipulation et l'analyse des données à grande échelle. Même si le paysage des systèmes de données à grande échelle s'est considérablement élargi au cours de la dernière décennie, les modèles et langages relationnels sont restés un concept unificateur. Pour travailler avec des données à grande échelle, il n'y a pas de modèle de programmation plus important à apprendre.

Inclus

24 vidéos1 devoir de programmation

Le modèle de programmation MapReduce (distinct de ses implémentations) a été proposé comme une abstraction simplificatrice pour la manipulation parallèle d'ensembles de données massifs, et reste un concept important à connaître lors de l'utilisation et de l'évaluation des plateformes modernes de big data.

Inclus

26 vidéos1 devoir de programmation

Les systèmes NoSQL sont davantage axés sur l'échelle que sur l'analyse et sont sans doute moins pertinents pour le scientifique des données en exercice. Cependant, ils occupent une place importante dans de nombreuses architectures pratiques de plateformes big data, et les scientifiques des données doivent comprendre leurs limites et leurs points forts pour les utiliser efficacement.

Inclus

36 vidéos

Les données structurées en graphe sont de plus en plus courantes dans les contextes de science des données en raison de leur omniprésence dans la modélisation de la communication entre les entités : personnes (réseaux sociaux), ordinateurs (communication Internet), villes et pays (réseaux de transport), ou entreprises (transactions financières). Apprenez les algorithmes courants d'extraction d'informations à partir de données graphiques et comment les mettre à l'échelle.

Inclus

21 vidéos

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.1 (15 évaluations)
Bill Howe
University of Washington
4 Cours89 042 apprenants

Offert par

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Felipe M.
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’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.’
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’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

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5

Révisé le 10 janv. 2016

DG
4

Révisé le 1 janv. 2016

WE
4

Révisé le 3 oct. 2016

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