Fundamentals of Big Data

Ce cours fait partie de Spécialisation "Key Technologies in Data Analytics"

Instructeur : LearnQuest Network

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Data Strategy
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Storage Technologies

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Data Persistence

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13 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

Welcome to Fundamentals of Big Data, the fourth course of the Key Technologies of Data Analytics specialization. By enrolling in this course, you are taking the next step in your career in data analytics. This course is the fourth of a series that aims to prepare you for a role working in data analytics. In this course, you will be introduced to many of the core concepts of big data. You will learn about the primary systems used in big data. We’ll go through phases of a common big data life cycle. This course covers a wide variety of topics that are critical for understanding big data and are designed to give you an introduction and overview as you begin to build relevant knowledge and skills.

In the first module of the course, we'll learn about core concepts of big data, including working with large data sets, big data strategies, and big data technologies. By the end of this module, you will know how to identify these aspects of big data and their use cases. So let's get started!

Inclus

9 vidéos3 lectures4 devoirs6 sujets de discussion

9 vidéosTotal 10 minutes

Course Introduction And Objectives1 minute
Module Introduction And Objectives1 minute
Introduction To Large Data Sets2 minutes
Large Data Sets In Your Reading0 minutes
Introduction To Big Data Strategies2 minutes
Big Data Strategies In Your Reading0 minutes
Introduction To Big Data Technologies2 minutes
Big Data Technologies In Your Reading0 minutes
Module 1 Summary0 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

Practical Advice For Analysis Of Large, Complex Data Sets10 minutes
How To Define A Big Data Strategy10 minutes
Top 10 Big Data Technologies10 minutes

4 devoirsTotal 120 minutes

Large Data Sets30 minutes
Big Data Strategies30 minutes
Big Data Technologies30 minutes
Module 1 Graded Quiz30 minutes

6 sujets de discussionTotal 60 minutes

Why Is Bigger Better?10 minutes
Research Large Data Sets And Share With The Group10 minutes
We're Gonna Need A Bigger Database!10 minutes
Research Big Data Strategies And Share With The Group10 minutes
Big Data Needs Big Tech10 minutes
Research Big Data Technologies And Share With The Group10 minutes

In the second module of this course, we'll learn about the primary characteristics of a big data system, including volume, velocity, and variety.

Inclus

9 vidéos4 lectures4 devoirs6 sujets de discussion

9 vidéosTotal 10 minutes

Module Introduction And Objectives0 minutes
Introduction To Volume1 minute
Big Data Volume In Your Reading0 minutes
Introduction To Velocity2 minutes
Velocity In Your Reading0 minutes
Introduction To Variety1 minute
Variety In Your Reading0 minutes
Hands-On: Add Data in Your AWS Environment4 minutes
Module 2 Summary0 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

Data Awareness: Best Practices for Managing Massive Unstructured Data Volumes10 minutes
Big Data: Forget Volume and Variety, Focus On Velocity10 minutes
6 Examples Of Data Variety10 minutes
Add Data To Your AWS Environment10 minutes

4 devoirsTotal 120 minutes

Volume30 minutes
Velocity30 minutes
Variety30 minutes
Module 2 Graded Quiz30 minutes

6 sujets de discussionTotal 60 minutes

Mo' Data, Mo' Problems10 minutes
Research Volume In Big Data And Share With The Group10 minutes
Try To Keep Up10 minutes
Research Velocity In Big Data And Share With The Group10 minutes
Variety Is The Spice Of Big Data10 minutes
Research Variety In Big Data And Share With The Group10 minutes

In the third module of this course, we'll learn about the phases of a big data project, including data ingestion, data persistence, computing and analysis, and data visualization.

Inclus

10 vidéos5 lectures5 devoirs7 sujets de discussion

10 vidéosTotal 8 minutes

Module Introduction And Objectives1 minute
Introduction To Data Ingestion2 minutes
Data Ingestion In Your Reading0 minutes
Introduction To Data Persistence1 minute
Data Persistence In Your Reading0 minutes
Introduction To Computing And Analysis1 minute
Computing And Analysis In Your Reading0 minutes
Introduction To Visualization1 minute
Visualization In Your Reading0 minutes
Module 3 Summary0 minutes

5 lecturesTotal 50 minutes

Data Ingestion: Pipeline, Architecture, Tools, Challenges10 minutes
Understanding Big Data Persistence10 minutes
Research Data Persistence And Share With The Group10 minutes
Building A Data Platform For Mission Critical Analytics10 minutes
Importance Of Data Visualization For Your Business10 minutes

5 devoirsTotal 150 minutes

Data Ingestion30 minutes
Data Persistence30 minutes
Computing And Analysis30 minutes
Visualization30 minutes
Module 3 Graded Quiz30 minutes

7 sujets de discussionTotal 70 minutes

Data In, Analytics Out10 minutes
Research Data Ingestion And Share With The Group10 minutes
Persistence Pays10 minutes
Does Not Compute10 minutes
Research Computing And Analysis And Share With The Group10 minutes
A Picture's Worth 1000 Words10 minutes
Research Visualization And Share With The Group10 minutes

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

5 stars
51,61 %
4 stars
19,35 %
3 stars
6,45 %
2 stars
12,90 %
1 star
9,67 %

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Révisé le 7 juin 2021

It will Give me a very fresh experience of Big Data, prof. Erik Herman has excellent capabillies to involve studnets in E-Learning.

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Foire Aux Questions

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