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 "Software Architecture for Big Data"

Spécialisation "Software Architecture for Big Data"

Big Data Meets Software Engineering.

Learn the principles of building and architecting large systems with big data

Instructeurs : Tyson Gern

7 719 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 108 examens de cours de ce programme

niveau Avancées

Expérience recommandée

Planning flexible

2 mois à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 108 examens de cours de ce programme

niveau Avancées

Expérience recommandée

Planning flexible

2 mois à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create4 a performant, scalable distributed system that handles big data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Scalability
Catégorie : Database Management
Catégorie : Software Engineering
Catégorie : Application Development
Catégorie : Database Development
Catégorie : Big Data
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Functional Requirement
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Software Systems
Catégorie : Performance Stress Testing
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : Microservices
Catégorie : Acceptance Testing
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Service Level

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Databases
Catégorie : Web Applications

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 3 cours

This specialization is for software engineers interested in the principles of building and architecting large software systems that use big data. Through three courses you will learn about how to build and architect performant distributed systems from industry experts at Initial Capacity.

This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s MS in Data Science or MS in Computer Science degrees offered on the Coursera platform. These fully accredited graduate degrees offer targeted courses, short 8-week sessions, and pay-as-you-go tuition. Admission is based on performance in three preliminary courses, not academic history. CU degrees on Coursera are ideal for recent graduates or working professionals. Learn more:

MS in Data Science: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder

MS in Computer Science: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder

Projet d'apprentissage appliqué

The first course will introduce you to software architecture and design concepts necessary to build and scale large, data intensive, distributed systems. Starting with software engineering best practices and loosely coupled, highly cohesive data microservices, the course will take you through the evolution of a distributed system over time.

In the second course you will then learn what is needed to take big data to production, transforming big data prototypes into high quality tested production software. You will measure the performance characteristics of distributed systems, identify trouble areas, and implement scalable solutions to improve performance

The specialization concludes with a projects course in which you will use learnings from the first and second courses to build a production-ready distributed system. As you progress, your instructors will guide you around common pitfalls and share their experiences in building big data systems.

Fundamentals of Software Architecture for Big Data

COURS 1, 20 heures

Ce que vous apprendrez

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create a performant, scalable distributed system that handles big data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Software Architecture

Catégorie : Test Driven Development (TDD)

Catégorie : Software Engineering

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Blockchain

Catégorie : System Monitoring

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Transaction Processing

Catégorie : Service Level

Catégorie : Databases

Catégorie : Software Systems

Catégorie : Microservices

Catégorie : Big Data

Software Architecture Patterns for Big Data

COURS 2, 26 heures

Ce que vous apprendrez

Compare, measure, and test big data models for production use.
Write custom performance tests to measure the characteristics of a distributed system.
Use queues to horizontally distribute large workloads.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Software Architecture

Catégorie : Scalability

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Performance Testing

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : Database Systems

Catégorie : Performance Stress Testing

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Data Store

Catégorie : Software Engineering

Catégorie : Microservices

Catégorie : Big Data

Applications of Software Architecture for Big Data

COURS 3, 17 heures

Ce que vous apprendrez

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create a performant, scalable distributed system that handles big data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Management

Catégorie : System Monitoring

Catégorie : Web Applications

Catégorie : Test Automation

Catégorie : Big Data

Catégorie : Software Engineering

Catégorie : Application Development

Catégorie : Databases

Catégorie : Software Systems

Catégorie : Web Development

Catégorie : Acceptance Testing

Catégorie : Functional Requirement

Catégorie : Software Architecture

Catégorie : Database Development

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Distributed Computing

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Ce site Spécialisation fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Instructeurs

Tyson Gern

University of Colorado Boulder

3 Cours13 818 apprenants

Offert par

University of Colorado Boulder

Partenaires du secteur

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.’

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 sur Software Architecture for Big Data

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

5 étoiles
38,88 %
4 étoiles
19,44 %
3 étoiles
15,27 %
2 étoiles
8,33 %
1 étoile
18,05 %

Cours : Fundamentals of Software Architecture for Big Data

4.0

Révisé le 14 déc. 2023

The course is knowledgeable and enriching. The is scope for more peer interaction and virtual discussions/meetings once in a while.

Cours : Software Architecture Patterns for Big Data

4.0

Révisé le 17 juil. 2025

good but i didn't get my full study because i didn't study java before

Cours : Applications of Software Architecture for Big Data

5.0

Révisé le 10 nov. 2023

This course is really great, by completing all the practical assignments I learned about many key concepts of modern software engineering.

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Foire Aux Questions

A cross-listed course is offered under two or more CU Boulder degree programs on Coursera. For example, Dynamic Programming, Greedy Algorithms is offered as both CSCA 5414 for the MS-CS and DTSA 5503 for the MS-DS.

· You may not earn credit for more than one version of a cross-listed course.

· You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.

· Your transcript will be affected. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. However, we encourage you to take your program's versions of cross-listed courses (when available) to ensure your CU transcript reflects the substantial amount of coursework you are completing directly in your home department. Any courses you complete from another program will appear on your CU transcript with that program’s course prefix (e.g., DTSA vs. CSCA).

· Programs may have different minimum grade requirements for admission and graduation. For example, the MS-DS requires a C or better on all courses for graduation (and a 3.0 pathway GPA for admission), whereas the MS-CS requires a B or better on all breadth courses and a C or better on all elective courses for graduation (and a B or better on each pathway course for admission). All programs require students to maintain a 3.0 cumulative GPA for admission and graduation.

Yes. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.

You may upgrade and pay tuition during any open enrollment period to earn graduate-level CU Boulder credit for << this course/ courses in this specialization>>. Because << this course is / these courses are >> cross listed in both the MS in Computer Science and the MS in Data Science programs, you will need to determine which program you would like to earn the credit from before you upgrade.

MS in Data Science (MS-DS) Credit: To upgrade to the for-credit data science (DTSA) version of << this course / these courses >>, use the MS-DS enrollment form. See How It Works.

MS in Computer Science (MS-CS) Credit: To upgrade to the for-credit computer science (CSCA) version of << this course / these courses >>, use the MS-CS enrollment form. See How It Works.

If you are unsure of which program is the best fit for you, review the MS-CS and MS-DS program websites, and then contact datascience@colorado.edu or mscscoursera-info@colorado.edu if you still have questions.