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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Stufe Mittel

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4 Wochen zu vervollständigen
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Flexibler Zeitplan
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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: Cloud Platforms
  • Kategorie: Virtualization
  • Kategorie: Cloud Services
  • Kategorie: Cloud Computing Architecture
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Web Services
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Distributed Computing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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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: Scalability
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Database Management
Kategorie: Database Design
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Virtual Machines
Kategorie: MongoDB
Kategorie: NoSQL
Kategorie: MySQL
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: SQL
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Git (Version Control System)

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: Flask (Web Framework)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Virtualization
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: API Design
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Web Services
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Scalability
Kategorie: Cloud Applications
Kategorie: Microservices
Kategorie: JSON
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Computer Architecture
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: Cloud Infrastructure

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 Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: PySpark
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Information Technology
Kategorie: Data Science
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Apache Hive
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 Kurse 1.930 Lernende

von

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Häufig gestellte Fragen