Ce cours est destiné aux personnes qui veulent construire un système logiciel de qualité de production qui exploite les big data. Vous appliquerez les bases de l'ingénierie et de l'architecture logicielles pour créer un système distribué prêt à la production qui gère les big data. Vous construirez un système distribué à forte intensité de données, composé d'applications faiblement couplées et hautement cohésives. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre des diplômes MS in Data Science ou MS in Computer Science de CU Boulder offerts sur la plate-forme Coursera. Ces diplômes d'études supérieures entièrement accrédités offrent des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité à la carte. L'admission est basée sur la performance dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. Pour en savoir plus :
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Applications de l'architecture logicielle pour le Big Data
Ce cours fait partie de Spécialisation Architecture logicielle pour le Big Data
Instructeurs : Tyson Gern
2 122 déjà inscrits
Inclus avec 
(16 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Pratiquez les principes fondamentaux de l'ingénierie logicielle : développement avec tests, refactorisation, intégration continue et livraison continue.
Architecturer et créer un système distribué ou de big data en utilisant la collaboration de repos, la collaboration d'événements et le traitement par lots.
Créez un système distribué performant et évolutif qui traite les données volumineuses.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Génie logiciel
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : Big Data
Détails à connaître
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4 quizzes, 3 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue aux applications de l'architecture logicielle pour les Big data. Il s'agit d'un cours basé sur un projet dans lequel vous appliquerez les connaissances et les compétences acquises dans l'ensemble de la spécialisation Architecture logicielle pour le Big data. Au cours de cette première semaine, vous découvrirez les attentes en matière de projet ainsi que la manière d'établir les caractéristiques dont vous avez besoin pour démarrer le vôtre.
Inclus
4 vidéos7 lectures1 évaluation par les pairs
Cette semaine, vous découvrirez le concept de Produit Minimum Viable (MVP) et la manière d'ajouter incrémentalement des fonctionnalités au MVP. En outre, nous vous montrerons comment démarrer avec un environnement de développement et mettre en place des tests appropriés.
Inclus
3 vidéos5 lectures2 quizzes1 devoir1 évaluation par les pairs
Cette semaine s'appuie sur le MVP que vous avez créé précédemment. Vous apprendrez à créer une base de données, à la remplir et à analyser les données qu'elle contient. La semaine se termine par un développement plus approfondi sur les tests.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 quiz1 devoir1 évaluation par les pairs
Cette semaine, vous ajouterez d'autres fonctionnalités à votre projet, notamment la messagerie collaborative. Vous terminerez cette semaine en construisant un simple bilan de santé pour le suivi de la production et en discutant des tests d'acceptation.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 quiz1 devoir
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 10 nov. 2023
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Foire Aux Questions
Un cours cross-listed est proposé dans le cadre de deux ou plusieurs programmes diplômants de CU Boulder sur Coursera. Par exemple, Dynamic Programming, Greedy Algorithms est proposé en tant que CSCA 5414 pour le MS-CS et DTSA 5503 pour le MS-DS.
- Vous ne pouvez pas obtenir de crédits pour plus d'une version d'un cours figurant sur une liste croisée.
- Vous pouvez identifier les cours à liste croisée en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
- Votre relevé de notes en sera affecté. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Toutefois, nous vous encourageons à suivre les versions de votre programme de ces cours (lorsqu'ils sont disponibles) afin de vous assurer que votre relevé de notes reflète le nombre important de cours que vous suivez directement dans votre département d'origine. Tous les cours que vous suivez dans le cadre d'un autre programme apparaîtront sur votre relevé de notes avec le préfixe de ce programme (par exemple, DTSA ou CSCA).
- Les programmes peuvent avoir des exigences différentes en matière de notes minimales pour l'admission et l'obtention du diplôme. Par exemple, le MS-DS exige un C ou mieux dans tous les cours pour l'obtention du diplôme (et une MPC de 3,0 pour l'admission), tandis que le MS-CS exige un B ou mieux dans tous les cours d'approfondissement et un C ou mieux dans tous les cours à option pour l'obtention du diplôme (et un B ou mieux dans chaque cours de la voie d'accès pour l'admission). Tous les programmes exigent que les étudiants maintiennent une moyenne pondérée cumulative de 3,0 pour l'admission et l'obtention du diplôme.
Oui. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Vous pouvez identifier les cours croisés en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
Vous pouvez mettre à niveau et payer des frais de scolarité pendant toute période d'inscription ouverte pour obtenir des crédits de CU Boulder de niveau supérieur pour << ce cours / ces cours dans cette spécialisation>>. Étant donné que << ce cours est / ces cours sont >> répertoriés à la fois dans les programmes MS in Computer Science et MS in Data Science, vous devrez déterminer quel programme vous souhaitez obtenir le crédit avant de vous mettre à niveau.
Crédit MS in Data Science (MS-DS) : Pour passer à la version de << ce cours / ces cours >> donnant droit à des crédits en science des données (DTSA), utilisez le formulaire d'inscription au MS-DS. Voir comment cela fonctionne.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Pour passer à la version à crédits en informatique (CSCA) de << ce cours / ces cours >>, utilisez le formulaire d'inscription MS-CS. Voir comment cela fonctionne.
Si vous n'êtes pas sûr du programme qui vous convient le mieux, consultez les sites web des programmes MS-CS et MS-DS, puis contactez datascience@colorado.edu ou mscscoursera-info@colorado.edu si vous avez encore des questions.