A la fin du cours, vous serez capable de : *Récupérer des données à partir d'exemples de bases de données et de systèmes de gestion des big data *Décrire les liens entre les opérations de gestion des données et les modèles de traitement des big data nécessaires pour les utiliser dans des applications analytiques à grande échelle *Identifier quand un problème de big data nécessite une intégration de données *Exécuter une intégration et un traitement simples des big data sur les plateformes Hadoop et Spark Ce cours s'adresse à ceux qui débutent dans la science des données. Il est recommandé d'avoir suivi le cours Intro to Big Data. Aucune expérience préalable en programmation n'est nécessaire, bien que la capacité d'installer des applications et d'utiliser une machine virtuelle soit nécessaire pour effectuer les travaux pratiques. Reportez-vous aux exigences techniques de la spécialisation pour connaître les spécifications matérielles et logicielles complètes. Exigences matérielles :
Intégration et traitement des données (Big Data)
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Intégration et traitement des données (Big Data)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Big Data"
Instructeurs : Ilkay Altintas
82 529 déjà inscrits
Inclus avec
2,428 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : PostgreSQL
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Splunk
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Database Systems
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10 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Offert par
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University of Pittsburgh
Johns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
62,04 %
- 4 stars
25,64 %
- 3 stars
6,91 %
- 2 stars
2,59 %
- 1 star
2,79 %
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Révisé le 27 sept. 2017
Good coverage of the issues. Splunk exercise smelled like a promotional thing, not very useful. I think the exercises should be harder and on more complex examples.
Révisé le 30 janv. 2019
it's really useful course for data integration. and you will understand the basic of data integration and processing which is really important part of big data as well.
Révisé le 28 déc. 2019
Assigments would be more complexity but for a beginner they are enough to understand framework. More code practice should be presented. They need to be repeated to remember of syntax
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