University of Pittsburgh

Spezialisierung „Cloud Computing for Data Science“

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University of Pittsburgh

Spezialisierung „Cloud Computing for Data Science“

Build Scalable Cloud Solutions for Data Science.

Master distributed computing, APIs, and big data tools for cloud-driven analytics.

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Was Sie lernen werden

  • Design and deploy scalable cloud architectures for data-driven applications.

  • Build and integrate RESTful web services within distributed systems.

  • Implement big data workflows using Hadoop and Spark frameworks.

  • Apply containerization and virtualization for efficient cloud deployment.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Virtualization and Virtual Machines
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: Cloud Development
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Web Services
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Cloud Technologies
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Virtualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Restful API
  • Kategorie: Docker (Software)
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Cloud Storage

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Unterrichtet in Englisch

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Cloud Computing Fundamentals

Cloud Computing Fundamentals

KURS 1, 16 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Configure and deploy virtual machines to simulate cloud environments and understand IaaS, PaaS, and SaaS service models.

  • Differentiate between databases, data warehouses, and data lakes while applying Star and Snowflake schemas for optimal performance.

  • Compare MySQL, MongoDB, and Neo4j database technologies based on ACID and BASE properties to select optimal solutions for use cases.

  • Apply cloud computing principles through hands-on projects using Python, GitHub, and virtualization tools in real-world scenarios.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Database Management
Kategorie: Database Design
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: SQL
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: NoSQL
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Virtualization and Virtual Machines
Kategorie: MySQL
Kategorie: MongoDB
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Cloud Technologies
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Git (Version Control System)
Distributed Systems and Web Services

Distributed Systems and Web Services

KURS 2, 19 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze key architectural styles in distributed systems and their scalability trade-offs.

  • Design and implement RESTful web services for reliable system communication.

  • Deploy and manage containerized applications using Docker in virtualized environments.

  • Integrate cloud storage and distributed data systems for scalable application design.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Restful API
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Flask (Web Framework)
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Web Services
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Microservices
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: JSON
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Cloud-Based Integration
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Big Data Processing with Hadoop and Spark

Big Data Processing with Hadoop and Spark

KURS 3, 9 Stunden

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: Apache Hadoop
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: File Systems
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Big Data
Kategorie: PySpark
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Management
Kategorie: Information Technology
Kategorie: Scalability
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Data Pipelines

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung 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 Kurse3.872 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen