Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Mittel“
Empfohlen werden Grundkenntnisse von Computersystemen, Vertrautheit mit Programmierkonzepten und ein Verständnis für die Grundlagen der Datenverarbeitung.
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
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Stufe „Mittel“
Empfohlen werden Grundkenntnisse von Computersystemen, Vertrautheit mit Programmierkonzepten und ein Verständnis für die Grundlagen der Datenverarbeitung.
Definieren Sie Big Data, erkunden Sie seine Bedeutung für Analytik und Datenwissenschaft, und verstehen Sie die Trends, die moderne Datenverarbeitungstechnologien prägen.
Untersuchung der Hadoop-Architektur, des Datenökosystems und der Unterprojekte, Unterscheidung der Verteilungen und ihrer Rolle in Big Data-Lösungen.
Erwerben Sie praktische Kenntnisse zur Installation, Konfiguration und Ausführung von Hadoop auf einer virtuellen Maschine unter Linux, um eine effektive Verarbeitung von Big Data zu ermöglichen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Verteiltes Rechnen
Kategorie: Installation der Software
Installation der Software
Kategorie: System-Konfiguration
System-Konfiguration
Kategorie: Analytik
Analytik
Kategorie: Datenwissenschaft
Datenwissenschaft
Kategorie: Skalierbarkeit
Skalierbarkeit
Kategorie: Große Daten
Große Daten
Kategorie: Datenverarbeitung
Datenverarbeitung
Kategorie: Daten-Infrastruktur
Daten-Infrastruktur
Kategorie: Datenarchitektur
Datenarchitektur
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Linux
Linux
Kategorie: Apache Hadoop
Apache Hadoop
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91% of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Der Kurs "Big Data and Hadoop Foundations and Setup" bietet eine umfassende Einführung in die Welt von Big Data und Hadoop und vermittelt grundlegende Kenntnisse, die für die Navigation in modernen datengesteuerten Umgebungen entscheidend sind. Sie lernen die Grenzen herkömmlicher Datenverarbeitungstechnologien kennen und verstehen, wie Hadoop diese Herausforderungen mit seiner robusten Architektur und seinem Ökosystem meistert. Durch detaillierte Module erhalten Sie ein tiefes Verständnis für Big Data-Konzepte, die Rolle von Datenwissenschaft und Big Data Analytics sowie die Trends, die die Big Data-Revolution prägen. Der Kurs entmystifiziert die Unterprojekte und Distributionen von Hadoop und gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um zwischen ihnen zu unterscheiden und ihre Funktionen auf reale Probleme anzuwenden. Was diesen Kurs von anderen unterscheidet, ist sein praktischer Ansatz. Sie werden Hadoop in einer Linux-Umgebung installieren, konfigurieren und ausführen und sich so die technischen Kenntnisse aneignen, die zur effektiven Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich sind. Ganz gleich, ob Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft vorantreiben oder die transformativen Auswirkungen von Big Data auf Unternehmen verstehen möchten, dieser Kurs vermittelt Ihnen die nötigen Fähigkeiten, um erfolgreich zu sein.
Dieser Kurs vermittelt ein vertieftes Verständnis von Big Data-Konzepten, einschließlich Datenwissenschaft und Data Analytics. Er erforscht die Grenzen der traditionellen Datenverarbeitung und stellt moderne Technologien vor, die Big Data-Lösungen unterstützen. Die Lernenden erhalten ein umfassendes Verständnis der Hadoop-Architektur, ihrer Unterprojekte und Verteilungen. Der Kurs beinhaltet praktische Erfahrungen mit der Installation, Konfiguration und dem Betrieb von Hadoop in einer Big Data Umgebung. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Hadoop für die Verarbeitung großer Datenmengen zu nutzen.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Lektüren•Insgesamt 15 Minuten
Überblick über den Kurs•5 Minuten
Biographie des Lehrers: Karthik Shyamsunder•10 Minuten
Big Data Revolution (Einführung)
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem einführenden Modul stellen wir die Trends und Konzepte vor, die hinter der Big Data-Revolution auf dem Markt der Informationstechnik stehen.
Das ist alles enthalten
8 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 76 Minuten
Einführung - Big Data Revolution•2 Minuten
Datenexplosion•10 Minuten
Datensparsamkeit•9 Minuten
Big Data-Analytik•21 Minuten
Datenwissenschaft•16 Minuten
Technologien zur Verarbeitung historischer Daten•10 Minuten
Moderne Datenverarbeitungstechnologien•6 Minuten
Big Data Revolution Zusammenfassung•1 Minute
6 Lektüren•Insgesamt 75 Minuten
Datenexplosion•15 Minuten
Datensparsamkeit•10 Minuten
Big Data-Analytik•10 Minuten
Datenwissenschaft•15 Minuten
Technologien zur Verarbeitung historischer Daten•15 Minuten
Moderne Datenverarbeitungstechnologien•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Die Big Data-Landschaft: Revolution, Explosion, Wirtschaft und Wissenschaft•15 Minuten
Entwicklung der Datenverarbeitung: Von historischen zu modernen Technologien•15 Minuten
Big Data Revolution (Einführung)•60 Minuten
Hadoop-Architektur und -Ökosystem
Modul 3•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul bietet einen umfassenden Überblick über Apache Hadoop und untersucht dessen Architektur, Geschichte und Grundprinzipien. Sie werden auch in das Hadoop-Ökosystem eintauchen und seinen Technologie-Stack, beliebte Verteilungen und wichtige Dokumentationen untersuchen, um Ihnen zu helfen, dieses leistungsstarke Big Data-Framework zu navigieren und zu verstehen.
Das ist alles enthalten
8 Videos7 Lektüren3 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 122 Minuten
Einführung - Apache Hadoop Architektur und Ökosystem•2 Minuten
Hadoop-Geschichte•14 Minuten
Hadoop Architektur•36 Minuten
Die wichtigsten Prinzipien der Hadoop-Architektur•13 Minuten
Hadoop Technologie Stack•28 Minuten
Hadoop Verteilungen•15 Minuten
Hadoop Dokumentation•12 Minuten
Zusammenfassung - Apache Hadoop Architektur und Ökosystem•1 Minute
7 Lektüren•Insgesamt 88 Minuten
Hadoop-Geschichte•10 Minuten
Hadoop Architektur•15 Minuten
Die wichtigsten Prinzipien der Hadoop-Architektur•10 Minuten
Hadoop Technologie Stack•10 Minuten
Hadoop Verteilungen•15 Minuten
Hadoop Dokumentation•8 Minuten
Selbstreflektierende Lektüre: Koexistenz von Hadoop und traditionellen Data Warehouses•20 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Hadoop erforschen: Architektur, Geschichte und Schlüsselprinzipien•15 Minuten
Durch Hadoop navigieren: Technologie Stack, Verteilungen und Dokumentation•15 Minuten
Hadoop-Architektur und -Ökosystem•60 Minuten
Hadoop einrichten
Modul 4•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eine Hadoop-Umgebung auf einer Virtuellen Maschine unter Linux einrichten. Wir führen Sie durch das Herunterladen, Installieren, Konfigurieren und Ausführen von Hadoop mit VirtualBox und CentOS Linux. Darüber hinaus werden Sie die Einrichtung und Konfiguration von Hadoop 3 YARN erkunden und mit einer umfassenden Zusammenfassung des Prozesses abschließen.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
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5 Videos•Insgesamt 103 Minuten
Einführung - Einrichten und Ausführen von Hadoop•2 Minuten
Einrichten von VirtualBox•10 Minuten
Einrichten einer CentOS Linux VM auf VirtualBox•28 Minuten
Einrichten von Hadoop 3 YARN•61 Minuten
Zusammenfassung - Einrichten von Hadoop•1 Minute
4 Lektüren•Insgesamt 110 Minuten
Einrichten von VirtualBox•10 Minuten
Einrichten einer CentOS Linux VM auf VirtualBox•10 Minuten
Schritte zum Konfigurieren eines Hadoop 3 YARN Clusters mit einem Knoten•50 Minuten
Selbstreflektierendes Lesen: Herausforderungen und Lösungen für die Bereitstellung in großem Maßstab•40 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Erste Schritte mit Hadoop: Einrichten von VirtualBox und CentOS Linux•15 Minuten
Hadoop 3 YARN konfigurieren: Einrichtung und Zusammenfassung•15 Minuten
Hadoop einrichten•60 Minuten
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Die Aufgabe der Johns Hopkins University ist es, ihre Studenten auszubilden und ihre Fähigkeit zum lebenslangen Lernen zu fördern, unabhängige und originelle Forschung zu betreiben und der Welt den Nutzen von Entdeckungen zu bringen.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für 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" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.