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"

La Fête du Travail commence avec plus de 70 $ d'économies sur Coursera Plus. Bénéficiez de 40 % de réduction pendant 3 mois.

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

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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

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2 mois à compléter

à 10 heures par semaine

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

Outils que vous découvrirez

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

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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

Configure and manage HDFS for distributed data storage.
Execute and optimize MapReduce jobs for large datasets.
Implement fault tolerance and monitor Hadoop cluster health.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Big Data

Catégorie : File Systems

Catégorie : Java

Catégorie : System Configuration

Catégorie : Data Storage

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Systems Administration

Catégorie : Metadata Management

Catégorie : File I/O

Catégorie : Linux Commands

Catégorie : File Management

Catégorie : Data Infrastructure

Catégorie : Computing Platforms

MapReduce with Hadoop: Analyze, Design & Deploy

COURS 2, 14 heures

Ce que vous apprendrez

Develop and optimize custom MapReduce programs in Hadoop.
Build and analyze data workflows using Pig and Java APIs.
Deploy and manage real-world projects on Cloudera clusters.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Social Network Analysis

Catégorie : Big Data

Catégorie : Java

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Graph Theory

Catégorie : Application Deployment

Apache Hive: Design, Query & Optimize Big Data

COURS 3, 15 heures

Ce que vous apprendrez

Design and manage Hive databases, tables, and partitions.
Implement joins, UDFs, and SerDe for data transformation.
Optimize queries and tune performance for big data workflows.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Query Languages

Catégorie : Data Management

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Database Development

Catégorie : SQL

Catégorie : Database Management

Catégorie : Data Storage

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Extensible Markup Language (XML)

Catégorie : Data Warehousing

Apache Pig: Analyze, Transform & Optimize Data

COURS 4, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Write and execute Pig Latin scripts for data processing.
Use operators and functions to transform large datasets.
Develop advanced workflows with UDFs and Piggy Bank.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scripting

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Debugging

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Open Source Technology

Catégorie : Scripting Languages

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Data Processing

NoSQL Databases: Analyze & Implement Scalable Systems

COURS 5, 15 heures

Ce que vous apprendrez

Compare NoSQL models and consistency approaches.
Implement workflows with Oozie and streaming via Storm.
Build recommendation and clustering models using Mahout.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Scalability

Catégorie : Apache Mahout

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Big Data

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : NoSQL

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Database Theory

Catégorie : Transaction Processing

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Databases

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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.

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’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.’

Chaitanya A.

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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.