Об этом курсе

Недавно просмотрено: 884,099

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, Корейский, Английский, 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, Корейский, Английский, Хинди, Персидский

от партнера

Логотип Калифорнийский университет в Сан-Диего

Калифорнийский университет в Сан-Диего

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up96%(42,533 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

20 минут на завершение

Welcome

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

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?38мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Characteristics of Big Data and Dimensions of Scalability

2 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 Data14мин
4 ч. на завершение

Data Science: Getting Value out of Big Data

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 10120мин
Неделя
3

Неделя 3

1 ч. на завершение

Foundations for Big Data Systems and Programming

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

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 Hadoop26мин
Running Hadoop MapReduce Programs Quiz4мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ВВЕДЕНИЕ В БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

Посмотреть все отзывы

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. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
Большие данные

Часто задаваемые вопросы

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • 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.