Этот курс входит в специализацию ''Специализация Modern Big Data Analysis with SQL'

4.9
звезд
Оценки: 442

Ian Cook
Лучшие преподаватели

20 566 уже зарегистрированы

от партнера

Специализация Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 39 182

In this course, you'll get an in-depth look at the SQL SELECT statement and its main clauses. The course focuses on big data SQL engines Apache Hive and Apache Impala, but most of the information is applicable to SQL with traditional RDBMs as well; the instructor explicitly addresses differences for MySQL and PostgreSQL.
By the end of the course, you will be able to
• explore and navigate databases and tables using different tools;
• understand the basics of SELECT statements;
• understand how and why to filter results;
• explore grouping and aggregation to answer analytic questions;
• work with sorting and limiting results; and 
• combine multiple tables in different ways.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work)
• 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work)
• 8 GB RAM or more
• 25GB free disk space or more
• Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled;
on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS)
• For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Modern Big Data Analysis with SQL

Начальный уровень

Прибл. 18 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский

Чему вы научитесь

Understand the basics of SELECT statements

Understand how and why to filter results

Explore grouping and aggregation to answer analytic questions

Work with sorting and limiting results

Приобретаемые навыки

Apache Hive
Apache Impala
Data Analysis
Big Data
SQL

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Modern Big Data Analysis with SQL

Начальный уровень

Прибл. 18 часов на выполнение

Английский

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,9/5 (оценок: 101)

Ian Cook
Лучшие преподаватели

Staff Curriculum Developer

Cloudera

22 172 учащихся

2 курса

от партнера

Cloudera

At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента95%(1,980 оценки)

Неделя

Неделя 1

3 ч. на завершение

Orientation to SQL on Big Data

3 ч. на завершение

9 видео ((всего 47 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

9 видео

Welcome to the Course4мин

Review and Preparation4мин

Using the Hue Query Editors7мин

Running SQL Utility Statements6мин

Running SQL SELECT Statements5мин

Understanding Different SQL Interfaces4мин

Overview of Beeline and Impala Shell2мин

Using Beeline8мин

Using Impala Shell3мин

5 материалов для самостоятельного изучения

Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30мин

Troubleshooting the VM5мин

(Optional) What about Spark SQL?10мин

Expectations for Learners10мин

(Optional) Using Other SQL Engines10мин

2 практических упражнения

Week 1 Core Quiz30мин

Week 1 Honors Quiz5мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

SQL SELECT Essentials

3 ч. на завершение

16 видео ((всего 83 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

16 видео

Introduction2мин

SQL SELECT Building Blocks2мин

Introduction to the SELECT List7мин

Expressions and Operators7мин

Data Types6мин

Column Aliases5мин

Built-In Functions7мин

Data Type Conversion5мин

The DISTINCT Keyword5мин

Introduction to the FROM Clause3мин

Identifiers7мин

Formatting SELECT Statements4мин

Using Beeline in Non-Interactive Mode5мин

Using Impala Shell in Non-Interactive Mode4мин

Formatting the Output of Beeline and Impala Shell4мин

Saving Hive and Impala Query Results to a File5мин

4 материала для самостоятельного изучения

Order of Operations5мин

Division and Modulo Operators15мин

Common String Functions15мин

Case (In)Sensitivity in SQL10мин

2 практических упражнения

Week 2 Core Quiz30мин

Week 2 Honors Quiz5мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

Filtering Data

3 ч. на завершение

14 видео ((всего 85 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

14 видео

Introduction1мин

About the Datasets4мин

Introduction to the WHERE Clause2мин

Using Expressions in the WHERE Clause9мин

Comparison Operators9мин

Data Types and Precision4мин

Logical Operators7мин

Other Relational Operators4мин

Understanding Missing Values8мин

Handling Missing Values6мин

Conditional Functions9мин

Using Variables with Beeline and Impala Shell7мин

Calling Beeline and Impala Shell from Scripts6мин

Querying Hive and Impala in Scripts and Applications2мин

6 материалов для самостоятельного изучения

Data Reference5мин

(Optional) Unicode Characters10мин

Working with Literal Strings15мин

Missing Values with Logical Operators10мин

Missing Values in String Columns5мин

(Optional Exercise) Change VM Desktop Color30мин

2 практических упражнения

Week 3 Core Quiz30мин

Week 3 Honors Quiz5мин

Неделя

Неделя 4

3 ч. на завершение

Grouping and Aggregating Data

3 ч. на завершение

15 видео ((всего 82 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

15 видео

Introduction1мин

Introduction to Aggregation2мин

Common Aggregate Functions2мин

Using Aggregate Functions in the SELECT Statement8мин

Introduction to the GROUP BY Clause6мин

Choosing an Aggregate Function and Grouping Column4мин

Grouping Expressions6мин

Grouping and Aggregation, Together and Separately5мин

NULL Values in Grouping and Aggregation4мин

The COUNT Function7мин

Tips for Applying Grouping and Aggregation7мин

Filtering on Aggregates2мин

The HAVING Clause8мин

Understanding Hive and Impala Version Differences10мин

Understanding Hue Version Differences2мин

6 материалов для самостоятельного изучения

COUNT(*) and SUM(1)5мин

Interpreting Aggregates: Populations and Samples10мин

The least and greatest Functions5мин

Why Aggregate Expressions Ignore NULL Values5мин

(Optional) Shortcuts for Grouping10мин

How Grouping and Aggregation Can Mislead10мин

2 практических упражнения

Week 4 Core Quiz30мин

Week 4 Honors Quiz10мин

Рецензии

4.9

Рецензии: 118

5 stars
89,01 %
4 stars
9,45 %
3 stars
0,87 %
2 stars
0,21 %
1 star
0,43 %

Лучшие отзывы о курсе ANALYZING BIG DATA WITH SQL

от партнера AS9 дек. 2020 г.

Great course! I would just add 1 more full business task for practicing before the final one. Anyway, I find the course very useful with clear and understandable explanation.\n\nThank you!

от партнера MN5 авг. 2020 г.

How amazing the course was! From the video lectures, the reading materials, to the practical exercises and the teachers as well, everything was fantastic in this course. Highly recommended!

от партнера SC25 мар. 2021 г.

Awesome course. Lots of practical use of analyzing big data with SQL. Thanks Ian for teaching the course. Highly recommend this course if you would like to improve/refresh your SQL skills.

от партнера ES23 нояб. 2020 г.

Great overview of SQL. Some decent hands-on and well thought-of quiz questions. Recommended even for people who might know SQL somewhat, but never had a structured overview of it.

Посмотреть все отзывы

Специализация Modern Big Data Analysis with SQL: общие сведения

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL.

Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala.

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.
Можно ли получить финансовую помощь?
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
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Analyzing Big Data with SQL