Master the tools and techniques that power large-scale data processing and analytics. This course introduces the principles and frameworks of Big Data Processing with Hadoop and Spark, enabling learners to manage, process, and analyze massive datasets efficiently.
Big Data Processing with Hadoop and Spark
Big Data Processing with Hadoop and Spark
Ce cours fait partie de Spécialisation "Cloud Computing for Data Science"
Instructeur : Dmitriy Babichenko
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Information Technology
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Distributed Computing
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : PySpark
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Apache Hadoop
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
février 2026
Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
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.
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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.
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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.
Inclus
5 vidéos3 lectures2 devoirs
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