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
Ce cours fait partie de Spécialisation Large-Scale Database Systems
Instructeur : David Silberberg
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Transaction Management and Concurrency Control
- Catégorie : Reliability Protocols
- Catégorie : Hadoop and MapReduce
- Catégorie : Machine Learning Applications
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
décembre 2024
Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 lectures
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.
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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.
Inclus
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