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
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Big Data Processing with Hadoop and Spark
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Cloud Computing for Data Science“

Dozent: Dmitriy Babichenko
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
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: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Information Technology
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: File Systems
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Data Pipelines
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Apache Spark
- Kategorie: PySpark
- Kategorie: Apache Hive
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Apache Hadoop
Wichtige Details

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Februar 2026
8 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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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
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