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
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Inclus avec
2,428 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : SQL
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Splunk
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : PostgreSQL
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Database Systems
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
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10 devoirs
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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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Instructeurs
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 %
Affichage de 3 sur 2428
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
Révisé le 8 oct. 2017
Lot of new information, excellent delivery. Given 4 as I feel real-use case flavor is inadequate -exercises could be more intensive, real case studies can be added.
Révisé le 3 déc. 2016
Some of the lectures seemed slightly lesser quality with regards to the materials. For moocs especially, I would like to have the lecture better documented in order to download and review later.
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