Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein: * Daten aus Beispieldatenbanken und Big-Data-Verwaltungssystemen abzurufen * die Zusammenhänge zwischen Datenverwaltungsvorgängen und den Big-Data-Verarbeitungsmustern zu beschreiben, die für die Nutzung dieser Daten in groß angelegten analytischen Anwendungen erforderlich sind * zu erkennen, wann ein Big-Data-Problem eine Datenintegration erfordert * einfache Big-Data-Integration und -Verarbeitung auf Hadoop- und Spark-Plattformen durchzuführen Dieser Kurs richtet sich an diejenigen, die neu in der Datenwissenschaft sind. Der Abschluss von Intro to Big Data wird empfohlen. Es sind keine vorherigen Programmiererfahrungen erforderlich, allerdings müssen Sie in der Lage sein, Anwendungen zu installieren und eine virtuelle Maschine zu verwenden, um die praktischen Aufgaben zu erledigen. Die vollständigen Hardware- und Software-Spezifikationen finden Sie in den technischen Anforderungen der Specializations. Hardware-Anforderungen:

Integration und Verarbeitung von Big Data
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Integration und Verarbeitung von Big Data
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Große Daten“


Dozenten: Ilkay Altintas
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Bei enthalten
2,429 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Daten-Pipelines
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Hadoop
- Kategorie: PostgreSQL
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Datenbank-Systeme
- Kategorie: Splunk
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
- Kategorie: MongoDB
- Kategorie: NoSQL
Wichtige Details

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10 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

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Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
62,05 %
- 4 stars
25,63 %
- 3 stars
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- 2 stars
2,59 %
- 1 star
2,79 %
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Geprüft am 27. Sep. 2017
Good coverage of the issues. Splunk exercise smelled like a promotional thing, not very useful. I think the exercises should be harder and on more complex examples.
Geprüft am 8. Okt. 2017
Lot of new information, excellent delivery. Given 4 as I feel real-use case flavor is inadequate -exercises could be more intensive, real case studies can be added.
Geprüft am 3. Dez. 2016
Some of the lectures seemed slightly lesser quality with regards to the materials. For moocs especially, I would like to have the lecture better documented in order to download and review later.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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