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!
Ce cours fait partie de la Spécialisation Big Data
Offert par
Spécialisation Big DataUniversité de Californie à San DiegoÀ propos de ce cours
847,790 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
45%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
39%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
11%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 1 sur 6 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 17 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Coréen, Anglais, Hindi, Persan
Compétences que vous acquerrez
Big DataApache HadoopMapreduceCloudera
Résultats de carrière des étudiants
45%
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 17 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Coréen, Anglais, Hindi, Persan
Offert par
Université de Californie à San Diego
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
20 minutes pour terminer
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 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 3 min), 2 lectures
2 vidéos
Tell us about yourself and learn about your classmates20s
2 lectures
By the end of this course you will be able to...2 min
Optional: Watch this fun video about the San Diego Supercomputer Center!10 min
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
13 vidéos (Total 77 min), 13 lectures, 1 quiz
13 vidéos
Applications: What makes big data valuable11 min
Example: Saving lives with Big Data6 min
Example: Using Big Data to Help Patients10 min
A Sentiment Analysis Success Story: Meltwater helping Danone1 min
Getting Started: Where Does Big Data Come From?2 min
Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!3 min
Machine-Generated Data: Advantages4 min
Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge5 min
Big Data Generated By People: How Is It Being Used?10 min
Organization-Generated Data: Structured but often siloed7 min
Organization-Generated Data: Benefits Come From Combining With Other Data Types4 min
The Key: Integrating Diverse Data5 min
13 lectures
Did you know?: 25 facts about big data10 min
Slides: What Launched the Big Data Era?10 min
Slides: Applications: What Makes Big Data Valuable?10 min
Slides: Saving Lives With Big Data10 min
Slides: Using Big Data to Help Patients10 min
Extra Resources10 min
Slides: Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!10 min
Slides: Machine-Generated Data: Advantages10 min
Slides: Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge10 min
Slides: Big Data Generated By People: How is it Being Used?10 min
Slides: Organization-Generated Big Data: Structured But Often Siloed10 min
Slides: Organizaton-Generated Big Data: Benefits10 min
Slides: The Key - Integrating Diverse Data10 min
1 exercice pour s'entraîner
Why Big Data and Where Did it Come From?38 min
2 heures pour terminer
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.
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 34 min), 9 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Characteristics of Big Data - Volume5 min
Characteristics of Big Data - Variety5 min
Characteristics of Big Data - Velocity6 min
Characteristics of Big Data - Veracity6 min
Characteristics of Big Data - Valence2 min
The Sixth V: Value4 min
9 lectures
What does astronomical scale mean?10 min
A Small Definition of Big Data10 min
Slides: Getting Started - Characteristics of Big Data10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Volume10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Variety10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Velocity10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Veracity10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Value10 min
Slides: Characteristics of Big Data - Valence10 min
1 exercice pour s'entraîner
V for the V's of Big Data14 min
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
11 vidéos (Total 66 min), 12 lectures, 1 quiz
11 vidéos
Building a Big Data Strategy9 min
How does big data science happen?: Five Components of Data Science9 min
Asking the Right Questions3 min
Steps in the Data Science Process3 min
Step 1: Acquiring Data6 min
Step 2-A: Exploring Data4 min
Step 2-B: Pre-Processing Data8 min
Step 3: Analyzing Data8 min
Step 4: Communicating Results4 min
Step 5: Turning Insights into Action2 min
12 lectures
Five P's of Data Science10 min
Slides: Getting Value Out of Big Data10 min
Slides: Building a Big Data Strategy10 min
Slides: The Five P's of Data Science10 min
Slides: Asking the Right Questions10 min
Slides: Steps in the Data Science Process10 min
Slides: Step 1 - Acquiring Data10 min
Slides: Step 2A-Exploring Data10 min
Slides: Step 2B-Preprocessing Data10 min
Slides: Step 3-Data Analysis10 min
Slides: Step 4-Communicating Results10 min
Slides: Step 5-Turning Insights Into Action10 min
1 exercice pour s'entraîner
Data Science 10120 min
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
4 vidéos (Total 19 min), 4 lectures, 1 quiz
4 vidéos
What is a Distributed File System?6 min
Scalable Computing over the Internet4 min
Programming Models for Big Data6 min
4 lectures
Slides: Getting Started-Why Worry About Foundations?10 min
Slides: What is a Distributed File System?10 min
Slides: Scalable Computing Over the Internet10 min
Slides: Programming Models for Big Data10 min
1 exercice pour s'entraîner
Foundations for Big Data20 min
5 heures pour terminer
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 heures pour terminer
11 vidéos (Total 66 min), 8 lectures, 3 quiz
11 vidéos
The Hadoop Ecosystem: Welcome to the zoo!7 min
The Hadoop Distributed File System: A Storage System for Big Data7 min
YARN: A Resource Manager for Hadoop5 min
MapReduce: Simple Programming for Big Results12 min
When to Reconsider Hadoop?4 min
Cloud Computing: An Important Big Data Enabler6 min
Cloud Service Models: An Exploration of Choices4 min
Value From Hadoop and Pre-built Hadoop Images3 min
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS)4 min
Run the WordCount program5 min
8 lectures
MapReduce in the Pasta Sauce Example10 min
Slides for Getting Started With Hadoop10 min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 min
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 min
FAQ10 min
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS) Instructions10 min
Run the WordCount program Instructions10 min
How do I figure out how to run Hadoop MapReduce programs?10 min
2 exercices pour s'entraîner
Intro to Hadoop26 min
Running Hadoop MapReduce Programs Quiz4 min
Avis
Meilleurs avis pour INTRODUCTION AUX BIG DATA
par HM8 sept. 2019
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.
par RG13 juil. 2017
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.
par SS14 sept. 2019
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.
par SS26 avr. 2019
Great Content with very precise approach to teaching . One could easily;y relate these complex terms to everyday lives and see clear use cases for big data . Good course to begin a big data journey!
À propos du Spécialisation Big Data
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.
Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Quelle est la politique de remboursement ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
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Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
