Interested in increasing your knowledge of the Big Data landscape? This course is for those new to data science and interested in understanding why the Big Data Era has come to be. It is for those who want to become conversant with the terminology and the core concepts behind big data problems, applications, and systems. It is for those who want to start thinking about how Big Data might be useful in their business or career. It provides an introduction to one of the most common frameworks, Hadoop, that has made big data analysis easier and more accessible -- increasing the potential for data to transform our world!
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Большие данные'
от партнера
Специализация Большие данныеКалифорнийский университет в Сан-ДиегоОб этом курсе
Недавно просмотрено: 622,536
Карьерные результаты учащихся
45%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (бразильский), Корейский, Русский, Английский, Испанский, Хинди, Персидский
Приобретаемые навыки
Big DataApache HadoopMapreduceCloudera
Карьерные результаты учащихся
45%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
39%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 1 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (бразильский), Корейский, Русский, Английский, Испанский, Хинди, Персидский
от партнера
Калифорнийский университет в Сан-Диего
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
Программа курса: что вы изучите
20 минут на завершение
Welcome
Welcome to the Big Data Specialization! We're excited for you to get to know us and we're looking forward to learning about you!
20 минут на завершение
2 видео ((всего 3 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
2 видео
Tell us about yourself and learn about your classmates20
2 материала для самостоятельного изучения
By the end of this course you will be able to...2мин
Optional: Watch this fun video about the San Diego Supercomputer Center!10мин
4 ч. на завершение
Big Data: Why and Where
Data -- it's been around (even digitally) for a while. What makes data "big" and where does this big data come from?
4 ч. на завершение
13 видео ((всего 77 мин.)), 13 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
13 видео
Applications: What makes big data valuable11мин
Example: Saving lives with Big Data6мин
Example: Using Big Data to Help Patients10мин
A Sentiment Analysis Success Story: Meltwater helping Danone1мин
Getting Started: Where Does Big Data Come From?2мин
Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!3мин
Machine-Generated Data: Advantages4мин
Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge5мин
Big Data Generated By People: How Is It Being Used?10мин
Organization-Generated Data: Structured but often siloed7мин
Organization-Generated Data: Benefits Come From Combining With Other Data Types4мин
The Key: Integrating Diverse Data5мин
13 материалов для самостоятельного изучения
Did you know?: 25 facts about big data10мин
Slides: What Launched the Big Data Era?10мин
Slides: Applications: What Makes Big Data Valuable?10мин
Slides: Saving Lives With Big Data10мин
Slides: Using Big Data to Help Patients10мин
Extra Resources10мин
Slides: Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!10мин
Slides: Machine-Generated Data: Advantages10мин
Slides: Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge10мин
Slides: Big Data Generated By People: How is it Being Used?10мин
Slides: Organization-Generated Big Data: Structured But Often Siloed10мин
Slides: Organizaton-Generated Big Data: Benefits10мин
Slides: The Key - Integrating Diverse Data10мин
1 практическое упражнение
Why Big Data and Where Did it Come From?30мин
3 ч. на завершение
Characteristics of Big Data and Dimensions of Scalability
You may have heard of the "Big Vs". We'll give examples and descriptions of the commonly discussed 5. But, we want to propose a 6th V and we'll ask you to practice writing Big Data questions targeting this V -- value.
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 34 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Characteristics of Big Data - Volume5мин
Characteristics of Big Data - Variety5мин
Characteristics of Big Data - Velocity6мин
Characteristics of Big Data - Veracity6мин
Characteristics of Big Data - Valence2мин
The Sixth V: Value4мин
9 материалов для самостоятельного изучения
What does astronomical scale mean?10мин
A Small Definition of Big Data10мин
Slides: Getting Started - Characteristics of Big Data10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Volume10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Variety10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Velocity10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Veracity10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Value10мин
Slides: Characteristics of Big Data - Valence10мин
1 практическое упражнение
V for the V's of Big Data30мин
4 ч. на завершение
Data Science: Getting Value out of Big Data
We love science and we love computing, don't get us wrong. But the reality is we care about Big Data because it can bring value to our companies, our lives, and the world. In this module we'll introduce a 5 step process for approaching data science problems.
4 ч. на завершение
11 видео ((всего 66 мин.)), 12 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Building a Big Data Strategy9мин
How does big data science happen?: Five Components of Data Science9мин
Asking the Right Questions3мин
Steps in the Data Science Process3мин
Step 1: Acquiring Data6мин
Step 2-A: Exploring Data4мин
Step 2-B: Pre-Processing Data8мин
Step 3: Analyzing Data8мин
Step 4: Communicating Results4мин
Step 5: Turning Insights into Action2мин
12 материалов для самостоятельного изучения
Five P's of Data Science10мин
Slides: Getting Value Out of Big Data10мин
Slides: Building a Big Data Strategy10мин
Slides: The Five P's of Data Science10мин
Slides: Asking the Right Questions10мин
Slides: Steps in the Data Science Process10мин
Slides: Step 1 - Acquiring Data10мин
Slides: Step 2A-Exploring Data10мин
Slides: Step 2B-Preprocessing Data10мин
Slides: Step 3-Data Analysis10мин
Slides: Step 4-Communicating Results10мин
Slides: Step 5-Turning Insights Into Action10мин
1 практическое упражнение
Data Science 10130мин
1 ч. на завершение
Foundations for Big Data Systems and Programming
Big Data requires new programming frameworks and systems. For this course, we don't programming knowledge or experience -- but we do want to give you a grounding in some of the key concepts.
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 19 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
What is a Distributed File System?6мин
Scalable Computing over the Internet4мин
Programming Models for Big Data6мин
4 материала для самостоятельного изучения
Slides: Getting Started-Why Worry About Foundations?10мин
Slides: What is a Distributed File System?10мин
Slides: Scalable Computing Over the Internet10мин
Slides: Programming Models for Big Data10мин
1 практическое упражнение
Foundations for Big Data20мин
5 ч. на завершение
Systems: Getting Started with Hadoop
Let's look at some details of Hadoop and MapReduce. Then we'll go "hands on" and actually perform a simple MapReduce task in the Cloudera VM. Pay attention - as we'll guide you in "learning by doing" in diagramming a MapReduce task as a Peer Review.
5 ч. на завершение
11 видео ((всего 66 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
The Hadoop Ecosystem: Welcome to the zoo!7мин
The Hadoop Distributed File System: A Storage System for Big Data7мин
YARN: A Resource Manager for Hadoop5мин
MapReduce: Simple Programming for Big Results12мин
When to Reconsider Hadoop?4мин
Cloud Computing: An Important Big Data Enabler6мин
Cloud Service Models: An Exploration of Choices4мин
Value From Hadoop and Pre-built Hadoop Images3мин
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS)4мин
Run the WordCount program5мин
8 материалов для самостоятельного изучения
MapReduce in the Pasta Sauce Example10мин
Slides for Getting Started With Hadoop10мин
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10мин
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10мин
FAQ10мин
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS) Instructions10мин
Run the WordCount program Instructions10мин
How do I figure out how to run Hadoop MapReduce programs?10мин
2 практических упражнения
Intro to Hadoop30мин
Running Hadoop MapReduce Programs Quiz30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ВВЕДЕНИЕ В БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ
от партнера HM8 сент. 2019 г.
I love the course. It goes deep into the foundations, and then finishes up with an actual lab where you learn by practice. I greatly benefited from it and feel I have achieved a milestone in big data.
от партнера PB24 мая 2018 г.
A step by step approach stating from basic big data concept extending to Hadoop framework and hands on mapping and simple MapReduce application development effort. Very smooth learning experience.
от партнера RG13 июля 2017 г.
First of all i would like to take this opportunity to thanks the instructors the course is well structured and explained the foundations with real world problems with easy to understand the concepts.
от партнера SS14 сент. 2019 г.
It is a comprehensive introduction to big data which covers significant components with enough content that can be absorb at this stage. A very good kick-start and excited for the next course ahead.
Специализация Большие данные: общие сведения
Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
