このコースについて

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Learner Career Outcomes

25%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

40%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約70時間で修了

推奨:6 weeks of study, 6-8 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

GraphsHiveApache HiveApache Spark

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約70時間で修了

推奨:6 weeks of study, 6-8 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

22分で修了

Welcome to the Second Course: Big Data Analysis

22分で修了
8件のビデオ (合計12分), 1 reading
8件のビデオ
What is BigData Analysis?1 分
Tools For BigData Analysis1 分
Graph Data Analysis2 分
Meet Alexey Dral2 分
Meet Pavel Mezentsev37
Meet Natalia Pritykovskaya40
Meet Pavel Klemenkov40
1件の学習用教材
Slack Channel is the quickest way to get answers to your questions10 分
3時間で修了

Big Data SQL: Hive

3時間で修了
15件のビデオ (合計105分), 3 quizzes
15件のビデオ
HTTP Web Service: Access Log Format4 分
Business Use Cases: Solution with Hive6 分
(optional) SQL: likbez10 分
Hive Data Definition Language (DDL)11 分
Hive Data Manipulation Language (DML)6 分
Hive Analytics: RegexSerDe, Views7 分
(optional) Regular Expressions, Likbez9 分
Hive Analytics: UDF, UDAF, UDTF7 分
Hive Streaming4 分
Hive PTF (Window Functions)5 分
Hive Optimization: Partitioning, Bucketing and Sampling8 分
Hive Map-Side Joins: Plain, Bucket, Sort-Merge5 分
Hive Optimization: Data Skew4 分
Hive Optimization: Row-Columnar File Formats, Compression8 分
3の練習問題
Hive: SQL over Hadoop MapReduce20 分
Hive Analytics with UDF and Streaming20 分
Hive final20 分
2

2

6時間で修了

Big Data SQL: Hive (practice week)

6時間で修了
3件のビデオ (合計11分), 4 readings, 5 quizzes
3件のビデオ
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104 分
How to submit your first Hadoop assignment3 分
4件の学習用教材
Assignments. General requirements10 分
Hive assignment. Intro and instructions10 分
Grading System: Instructions and Common Problems10 分
Docker Installation Guide10 分
3

3

2時間で修了

Spark SQL and Spark Dataframe

2時間で修了
14件のビデオ (合計82分), 2 quizzes
14件のビデオ
What is Pandas DataFrame and how to create it4 分
How to process a DataFrame as SQL4 分
Working with Hive4 分
Reading and Writing Files7 分
RDD vs. DF vs. SQL3 分
Projection and Filtering5 分
Functions5 分
Aggregates6 分
Join8 分
User Defined Functions8 分
Time Processing4 分
Window Functions7 分
Two-Dimensional Distributions4 分
2の練習問題
Introducing DataFrame and SQL16 分
Spark SQL and Spark Dataframe18 分
4

4

4時間で修了

Graph Analysis from Big Data Perspective

4時間で修了
13件のビデオ (合計83分), 5 quizzes
13件のビデオ
Graph representation7 分
Counting common friends. Part I2 分
Counting common friends. Part II10 分
Counting common friends. Part III5 分
GraphFrames: Introduction6 分
Motif Finding: DSL6 分
Motif Finding: Counting Mutual Friends6 分
Motif Finding: Under The Hood. Part 114 分
Motif Finding: Under The Hood. Part 24 分
Triangles Count: Introduction3 分
Triangles Count: Edge Lists6 分
Triangles Count: GraphFrame6 分
4の練習問題
Graph Representations10 分
Motif Finding18 分
Triangles Count8 分
Graph Analysis from Big Data Perspective20 分
4.1

31件のレビュー

Chevron Right

Big Data Analysis: Hive, Spark SQL, DataFrames and GraphFrames からの人気レビュー

by SMNov 13th 2018

content of the course is remarkable and the way they explained concepts is very lucid. I just want to give suggestions please give link to the data set they are using for illustrating the concepts.

by SSFeb 3rd 2018

I wish I could give more rating than 5 :). Excellent course. Thanks so much for such an excellent course. All the instructors are great.

講師

Image of instructor, Alexey A. Dral

Alexey A. Dral

Founder and Chief Executive Officer
BigData Team
Image of instructor, Pavel Klemenkov

Pavel Klemenkov

Chief Data Scientist
NVIDIA

Yandexについて

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。