Johns Hopkins University
Spécialisation Large-Scale Database Systems

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Johns Hopkins University

Spécialisation Large-Scale Database Systems

Master Distributed Databases and Cloud Analytics. Gain advanced skills in distributed database systems, cloud computing, data reliability, and machine learning to design and optimize large-scale data solutions.

David Silberberg

Instructeur : David Silberberg

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Master database systems, including transaction management, query optimization, and data warehousing principles for large-scale environments.

  • Develop proficiency in cloud computing concepts, using Hadoop and Accumulo for data processing and storage in distributed systems.

  • Apply machine learning techniques such as clustering and collaborative filtering to analyze big data and enhance system reliability.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Transaction Management & Concurrency Control
  • Catégorie : Query Optimization for Distributed Systems
  • Catégorie : Distributed Database Architecture Design
  • Catégorie : MapReduce & Distributed Data Processing
  • Catégorie : Cloud Computing & Hadoop Ecosystem
  • Catégorie : Machine Learning in Distributed Environments
  • Catégorie : Reliability Protocols & Fault Tolerance
  • Catégorie : Data Security & Privacy in Distributed Systems

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Enseigné en Anglais
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décembre 2024

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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Understand distributed database architectures and translate SQL queries into relational algebra expressions for optimization.

  • Apply horizontal partitioning techniques to enhance database performance and scalability based on query patterns.

  • Implement vertical partitioning strategies to improve query response times and manage data more efficiently in distributed systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Distributed Database Architecture Design
Catégorie : SQL Query Optimization
Catégorie : Vertical Partitioning Implementation
Catégorie : Performance Tuning in Distributed Systems
Catégorie : Horizontal Partitioning Implementation

Ce que vous apprendrez

  • Learners will gain skills in implementing database security through views, dynamic authorization, and semantic integrity rules.

  • Students will understand query optimization techniques, cost evaluation, and the creation of optimized query plans to enhance database performance.

  • Learners will master distributed query optimization, using cost models, MapReduce, and HDFS for efficient data storage, compression, and processing.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Distributed Database Architecture Design
Catégorie : SQL Query Optimization
Catégorie : Vertical Partitioning Implementation
Catégorie : Performance Tuning in Distributed Systems
Catégorie : Horizontal Partitioning Implementation

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

Instructeur

David Silberberg
Johns Hopkins University
3 Cours39 apprenants

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