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NoSQL、大数据和 Spark 基础 专项课程
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NoSQL、大数据和 Spark 基础 专项课程

大数据职业生涯的跳板. 掌握 NoSQL、大数据和 Apache Spark 的基础知识,掌握机器学习和数据工程方面的实用就业技能。

IBM Skills Network Team
Muhammad Yahya
Romeo Kienzler

位教师:IBM Skills Network Team

13,253 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.4

(204 条评论)

初级 等级

推荐体验

4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
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初级 等级

推荐体验

4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
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您将学到什么

  • 使用 NoSQL 数据库插入、更新、删除、查询、索引、聚合和分片/分区数据。

  • 开发使用 MongoDB、Apache Cassandra 和 IBM Cloudant 的 NoSQL 实践经验。

  • 学习大数据基础知识,并获得使用 Apache Hadoop、MapReduce、Apache Spark、Spark SQL 和 Kubernetes 的实验室实践经验。

  • 使用 Apache Spark 执行提取、转换和加载(ETL)处理以及机器学习模型培训和部署。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 IBM 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

NoSQL 数据库简介

NoSQL 数据库简介

第 1 门课程18小时

您将学到什么

  • 区分 NoSQL 存储库的四大类别。

  • 描述比较流行的大数据处理工具的特点、功能、优势、局限性和应用。

  • 使用 MongoDB 任务执行常见任务,包括创建、读取、更新和删除(CRUD)操作。

  • 在 Cassandra 中执行键空间、表和 CRUD 操作。

您将获得的技能

类别:NoSQL
类别:Apache Cassandra
类别:MongoDB
类别:数据建模
类别:Query 语言
类别:可扩展性
类别:分布式计算
类别:数据操作
类别:数据库
类别:JSON
类别:IBM 云
类别:数据库管理
类别:数据库架构与管理

您将学到什么

  • 解释大数据的影响,包括使用案例、工具和处理方法。

  • 介绍 Apache Hadoop 架构、生态系统、实践和用户相关应用,包括 Hive、HDFS、HBase、Spark 和 MapReduce。

  • 应用 Spark 编程基础,包括数据帧、数据集和 Spark SQL 的并行编程基础。

  • 使用 Spark 的 RDD 和数据集,使用 Catalyst 和 Tungsten 优化 Spark SQL,以及使用 Spark 的开发和运行环境选项。

您将获得的技能

类别:Apache Spark
类别:分布式计算
类别:大数据
类别:Apache Hadoop
类别:可扩展性
类别:调试
类别:Apache Hive
类别:IBM 云
类别:数据处理
类别:PySpark
类别:Docker (软件)
类别:Kubernetes
类别:数据转换
类别:性能调整
使用 Apache Spark 进行机器学习

使用 Apache Spark 进行机器学习

第 3 门课程15小时

您将学到什么

  • 描述 ML,解释其在数据工程中的作用,总结生成式人工智能,讨论 Spark 的用途,分析 ML 管道和模型持久性。

  • 评估 ML 模型,区分回归、分类和聚类模型,比较数据工程管道和 ML 管道。

  • 使用 Spark SQL 构建数据分析流程,并使用 SparkML 执行回归、分类和聚类。

  • 演示连接 Spark 集群、构建 ML 管道、执行特征提取和转换以及模型持久性。

您将获得的技能

类别:机器学习
类别:Apache Spark
类别:提取、转换、加载
类别:回归分析
类别:PySpark
类别:监督学习
类别:功能工程
类别:数据转换
类别:数据管道
类别:预测建模
类别:无监督学习
类别:Apache Hadoop
类别:应用机器学习
类别:数据处理
类别:生成式人工智能

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位教师

IBM Skills Network Team
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提供方

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自 2018开始学习的学生
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