University of Pittsburgh

Big Data Processing with Hadoop and Spark

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University of Pittsburgh

Big Data Processing with Hadoop and Spark

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Was Sie lernen werden

  • Explain how Hadoop and Spark enable large-scale data processing.

  • Build and manage distributed data pipelines using Hadoop frameworks.

  • Implement in-memory analytics and real-time processing with Spark.

  • Apply big data tools to design scalable, data-driven applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Information Technology
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: File Systems
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Hive
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Apache Spark

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Cloud Computing for Data Science“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module guides you through the core components of the Hadoop ecosystem, starting with its architecture and distributed file system. You’ll explore how Hadoop processes data, gain insight into its broader ecosystem, and apply your knowledge in hands-on activities using both Docker and a Linux virtual machine.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

This module introduces you to key programming models for distributed data processing, with a focus on MapReduce and its practical applications. You'll explore core concepts and terminology, work through guided code walkthroughs using Python to implement word count and server log analysis tasks, and gain experience using Apache Pig for data transformation. You'll also gain hands-on experience writing data transformation scripts in Apache Pig, culminating in an assignment that applies these skills to web log analysis.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren3 Aufgaben

This module introduces you to Apache Spark, covering its core concepts, architecture, and machine learning capabilities through MLlib. You’ll learn how to set up Spark using Docker and Linux VM, explore how PySpark operates within the Spark framework, and compare Spark MLlib with scikit-learn through hands-on code walkthroughs. By the end of the module, you'll apply what you've learned in graded activities and an assignment focused on building a predictive model with PySpark and MLlib.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Pittsburghangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozent

Dmitriy Babichenko
University of Pittsburgh
4 Kurse2.867 Lernende

von

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