Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation "Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course"

Master Hadoop & Big Data Ecosystems.

Gain hands-on expertise in Hadoop, Hive, Pig, and NoSQL to manage and optimize big data systems.

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec En savoir plus

Série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Configure and manage Hadoop clusters, execute MapReduce jobs, and validate system performance.
Design and optimize data workflows using Hive, Pig, and NoSQL databases for large-scale analytics.
Integrate multiple Big Data tools to build scalable, fault-tolerant, and intelligent data processing systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : SQL
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Databases
Catégorie : Data Engineering
Catégorie : Big Data
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : File Systems
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Database Development

Outils que vous découvrirez

Catégorie : NoSQL
Catégorie : Apache Mahout
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Apache Hive

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - série de 5 cours

This specialization provides a complete learning pathway to master Hadoop and the Big Data ecosystem. Learners will explore HDFS architecture, implement MapReduce programs, design Hive queries, and optimize data processing with Pig and NoSQL databases. Through real-world examples and integrated tools such as Cloudera, Oozie, and Mahout, learners gain practical expertise in distributed data management, scalable analytics, and workflow automation. By the end, participants will be equipped to analyze, design, and deploy end-to-end Big Data solutions in enterprise environments.

Projet d'apprentissage appliqué

Throughout this specialization, learners will complete multiple hands-on projects, including Hadoop cluster configuration, custom MapReduce job design, Hive data warehousing, and Pig scripting for large-scale analytics. They will also develop real-world data pipelines integrating NoSQL, Oozie, and Storm to simulate enterprise-grade Big Data workflows.

Hadoop: Analyze, Configure & Manage Big Data

COURS 1, 17 heures

Ce que vous apprendrez

Explain Big Data challenges, Hadoop architecture, and HDFS write and read processes.
Configure Hadoop clusters, core files, SSH access, rack awareness, and HDFS components.
Execute MapReduce jobs and manage HDFS operations, cluster health, safe mode, checkpointing, and DataNodes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Big Data

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Java

Catégorie : File Systems

Catégorie : System Configuration

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Storage

Catégorie : File Management

Catégorie : File I/O

Catégorie : Systems Administration

Catégorie : Data Infrastructure

Catégorie : Computing Platforms

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : Linux Commands

MapReduce with Hadoop: Analyze, Design & Deploy

COURS 2, 14 heures

Ce que vous apprendrez

Design and execute MapReduce jobs using sorting, partitioners, combiners, and Hadoop commands.
Process ratings, weblogs, text, and social graph datasets using MapReduce, Pig, and Java.
Deploy, test, and validate Hadoop applications on Cloudera Local Host using JAR-based execution.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Social Network Analysis

Catégorie : Big Data

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Analysis

Catégorie : Design

Catégorie : Analytics

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Java Programming

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Java

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Advanced Analytics

Apache Hive: Design, Query & Optimize Big Data

COURS 3, 15 heures

Ce que vous apprendrez

Create and manage Hive databases and tables using HiveQL for large-scale data processing.
Apply partitions, bucketing, joins, SerDe, functions, and views to transform and organize big data.
Optimize Hive queries using indexing, compression, execution plans, sampling, and performance configurations.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Data Management

Catégorie : Query Languages

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Database Management

Catégorie : Extensible Markup Language (XML)

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Data Warehousing

Catégorie : SQL

Catégorie : Database Development

Catégorie : Data Storage

Catégorie : Big Data

Catégorie : Data Engineering

Apache Pig: Analyze, Transform & Optimize Data

COURS 4, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Explain Apache Pig concepts, execution modes, data types, and its role within the Hadoop ecosystem.
Apply Pig Latin operators and functions to integrate, filter, transform, and analyze large datasets.
Develop, debug, and extend Pig workflows using HDFS, EXPLAIN, custom UDFs, and Piggy Bank libraries.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Debugging

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Scripting

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Apache

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Open Source Technology

Catégorie : Program Development

Catégorie : Data-oriented programming

Catégorie : Query Languages

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Store

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Data Processing

NoSQL Databases: Analyze & Implement Scalable Systems

COURS 5, 15 heures

Ce que vous apprendrez

Analyze NoSQL features, data types, versioning, and ACID and BASE consistency models.
Design and schedule big data workflows using Apache Oozie actions, control nodes, and coordinators.
Build real-time Storm topologies and apply Apache Mahout for recommendations, classification, and clustering.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scalability

Catégorie : Apache Mahout

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Big Data

Catégorie : NoSQL

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Databases

Catégorie : Database Theory

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Data Pipelines

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Instructeur

EDUCBA

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’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.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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Foire Aux Questions

The specialization is designed to be completed in approximately 20 to 21 weeks, requiring an average commitment of 3 to 4 hours per week. This flexible pacing allows learners to progress steadily through the core modules covering Hadoop architecture, MapReduce programming, Hive and Pig optimization, and NoSQL database implementation. The structured timeline ensures sufficient time for hands-on projects, practical exercises, and concept reinforcement—enabling participants to confidently apply their Big Data skills in real-world, enterprise-level environments.

A foundational understanding of programming concepts (preferably Java), familiarity with Linux command-line operations, and basic knowledge of data processing or database systems will be beneficial. However, all essential Big Data and Hadoop fundamentals are covered progressively, making it suitable for motivated beginners as well.

Yes, it is strongly recommended to take the courses in sequence, as each course builds upon the previous one. The specialization starts with core Hadoop and Big Data concepts, advances through MapReduce programming and Hive/Pig data management, and culminates with NoSQL and distributed system applications. Following the suggested order ensures a smooth, cumulative learning experience.

Upon completing this specialization, learners will be able to design, deploy, and manage large-scale Big Data solutions using the Hadoop ecosystem. They will have the skills to configure Hadoop clusters, develop and optimize MapReduce jobs, perform advanced analytics using Hive and Pig, and implement scalable architectures with NoSQL databases, Oozie, and Mahout. Graduates will be prepared for roles such as Big Data Engineer, Hadoop Developer, or Data Systems Administrator in enterprise environments.