Dieser Kurs richtet sich an Programmieranf盲nger oder Gesch盲ftsleute, die die wichtigsten Tools 蹿眉谤 den Umgang mit und die Analyse von Big Data verstehen m枚chten. Auch ohne Vorkenntnisse haben Sie die M枚glichkeit, praktische Beispiele mit den Frameworks Hadoop und Spark durchzugehen, zwei der g盲ngigsten in der Branche. Sie werden in der Lage sein, die spezifischen Komponenten und grundlegenden Prozesse der Hadoop-Architektur, des Software-Stacks und der Ausf眉hrungsumgebung zu erkl盲ren. Bei den Aufgaben werden Sie angeleitet, wie Datenwissenschaftler die wichtigen Konzepte und Techniken wie Map-Reduce anwenden, die zur L枚sung grundlegender Probleme im Bereich Big Data eingesetzt werden. Sie werden sich bef盲higt f眉hlen, Gespr盲che 眉ber Big Data und den Prozess der Datenanalyse zu f眉hren.
noch 3 Tage: Entdecken Sie neue F盲higkeiten mit 30% Rabatt auf Kurse von Branchenexperten. Jetzt sparen.
Hadoop-Plattform und Anwendungsrahmen
Dozenten: Natasha Balac, Ph.D.
150.697 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(3,325听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
- Kategorie: Datenspeicherung
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
11 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen zum ersten Modul des Big Data Platform Kurses. In diesem ersten Modul erhalten Sie einen Einblick in den Big Data-Hype, seine Technologien, Chancen und Herausforderungen. Wir werden einen tieferen Blick auf den Hadoop-Stack und die mit Big Data-L枚sungen verbundenen Tools und Technologien werfen.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lekt眉ren1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir einen detaillierten Blick auf den Hadoop-Stack werfen, angefangen bei den grundlegenden HDFS-Komponenten bis hin zu Frameworks 蹿眉谤 die Anwendungsausf眉hrung und Sprachen und Diensten.
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lekt眉ren3 Aufgaben
In diesem Modul werden wir einen detaillierten Blick auf das Hadoop Distributed File System (HDFS) werfen. Wir befassen uns mit den wichtigsten Designzielen von HDFS, verstehen den Lese-/Schreibprozess in HDFS, die wichtigsten Konfigurationsparameter, die zur Steuerung der Leistung und Robustheit von HDFS eingestellt werden k枚nnen, und erhalten einen 脺berblick 眉ber die verschiedenen M枚glichkeiten des Zugriffs auf Daten in HDFS.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lekt眉ren3 Aufgaben
In diesem Modul werden Map/Reduce-Konzepte und -Praktiken vorgestellt. Sie lernen die Grundidee von Map/Reduce kennen und erfahren, wie Sie Aufgaben im Map/Reduce-Framework entwerfen, implementieren und ausf眉hren. Sie lernen auch die Kompromisse bei Map/Reduce kennen und erfahren, wie diese andere Tools motivieren.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Lekt眉ren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Willkommen zu Modul 5, Einf眉hrung in Spark. Diese Woche konzentrieren wir uns auf das Apache Spark Cluster Computing Framework, einen wichtigen Konkurrenten von Hadoop MapReduce in der Big-Data-Arena. Spark bietet gro脽e Leistungsvorteile gegen眉ber Hadoop MapReduce, insbesondere 蹿眉谤 iterative Algorithmen, dank In-Memory-Caching. Au脽erdem bietet es Data Scientists eine einfachere M枚glichkeit, ihre Analysepipeline in Python und Scala zu schreiben und sogar interaktive Shells bereitzustellen, um live mit Daten zu spielen.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Lekt眉ren3 Aufgaben2 Programmieraufgaben
Dozenten
Mehr von Datenanalyse entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
3.325 Bewertungen
- 5 stars
45,33听%
- 4 stars
28,08听%
- 3 stars
12,37听%
- 2 stars
6,77听%
- 1 star
7,43听%
Zeigt 3 von 3325 an
Gepr眉ft am 6. Okt. 2016
Covers the basics well, but lacks depth and integration between the weeks. E.g. it would be nice to see how to use Spark + HDFS together and what the efficiency considerations are.
Gepr眉ft am 9. Feb. 2016
This course does a very good job at explaining key concepts however some of the quiz questions are not clearly answered in the material. Be sure to take detailed notes
Gepr眉ft am 22. Dez. 2015
I don't think the answers of quiz are accurate. Some answers may be true in some cases, but not in others. Difficult to choose, even review the videos and do some google.
Neue Karrierem枚glichkeiten mit 糖心vlog官网观看 Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universit盲ten 鈥� 100聽% online
Schlie脽en Sie sich mehr als 3.400聽Unternehmen in aller Welt an, die sich 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
H盲ufig gestellte Fragen
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, m眉ssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich 蹿眉谤 einen Kurs anmelden. Sie k枚nnen stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterst眉tzung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollst盲ndiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option k枚nnen Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben k枚nnen.
Wenn Sie sich 蹿眉谤 den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugef眉gt - von dort aus k枚nnen Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-t盲gige Testphase, in der Sie kostenlos k眉ndigen k枚nnen. Danach gew盲hren wir keine R眉ckerstattung, aber Sie k枚nnen Ihr Abonnement jederzeit k眉ndigen. Siehe unsere vollst盲ndigen R眉ckerstattungsbedingungen.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,