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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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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: Virtualization
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Database Management
Kategorie: Database Design
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Cloud Technologies
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: SQL
Kategorie: MySQL
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: MongoDB
Kategorie: NoSQL
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: Virtualization and Virtual Machines
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: Distributed Computing
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Web Services
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: Microservices
Kategorie: JSON
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Cloud-Based Integration
Kategorie: Cloud Development
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Computer 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: Data Processing
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: File Systems
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Big Data
Kategorie: PySpark
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Information Technology
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Management
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Apache Hive
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Science
Kategorie: Scalability

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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 Kurse3.348 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.“

Häufig gestellte Fragen