このコースについて

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受講生の就業成果

45%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

39%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

11%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
次における6の1コース
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。
約17時間で修了
英語
字幕:アラビア語, 韓国語, 英語, ヒンディー語, ペルシア語

習得するスキル

Big DataApache HadoopMapreduceCloudera

受講生の就業成果

45%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

39%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

11%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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柔軟性のある期限
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約17時間で修了
英語
字幕:アラビア語, 韓国語, 英語, ヒンディー語, ペルシア語

提供:

カリフォルニア大学サンディエゴ校 ロゴ

カリフォルニア大学サンディエゴ校

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(44,539 件の評価)Info
1

1

20分で修了

Welcome

20分で修了
2件のビデオ (合計3分), 2 readings
2件のビデオ
Tell us about yourself and learn about your classmates20
2件の学習用教材
By the end of this course you will be able to...2 分
Optional: Watch this fun video about the San Diego Supercomputer Center!10 分
4時間で修了

Big Data: Why and Where

4時間で修了
13件のビデオ (合計77分), 13 readings, 1 quiz
13件のビデオ
Applications: What makes big data valuable11 分
Example: Saving lives with Big Data6 分
Example: Using Big Data to Help Patients10 分
A Sentiment Analysis Success Story: Meltwater helping Danone1 分
Getting Started: Where Does Big Data Come From?2 分
Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!3 分
Machine-Generated Data: Advantages4 分
Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge5 分
Big Data Generated By People: How Is It Being Used?10 分
Organization-Generated Data: Structured but often siloed7 分
Organization-Generated Data: Benefits Come From Combining With Other Data Types4 分
The Key: Integrating Diverse Data5 分
13件の学習用教材
Did you know?: 25 facts about big data10 分
Slides: What Launched the Big Data Era?10 分
Slides: Applications: What Makes Big Data Valuable?10 分
Slides: Saving Lives With Big Data10 分
Slides: Using Big Data to Help Patients10 分
Extra Resources10 分
Slides: Machine-Generated Data: It's Everywhere and There's a Lot!10 分
Slides: Machine-Generated Data: Advantages10 分
Slides: Big Data Generated By People: The Unstructured Challenge10 分
Slides: Big Data Generated By People: How is it Being Used?10 分
Slides: Organization-Generated Big Data: Structured But Often Siloed10 分
Slides: Organizaton-Generated Big Data: Benefits10 分
Slides: The Key - Integrating Diverse Data10 分
1の練習問題
Why Big Data and Where Did it Come From?38 分
2

2

2時間で修了

Characteristics of Big Data and Dimensions of Scalability

2時間で修了
7件のビデオ (合計34分), 9 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Characteristics of Big Data - Volume5 分
Characteristics of Big Data - Variety5 分
Characteristics of Big Data - Velocity6 分
Characteristics of Big Data - Veracity6 分
Characteristics of Big Data - Valence2 分
The Sixth V: Value4 分
9件の学習用教材
What does astronomical scale mean?10 分
A Small Definition of Big Data10 分
Slides: Getting Started - Characteristics of Big Data10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Volume10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Variety10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Velocity10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Veracity10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Value10 分
Slides: Characteristics of Big Data - Valence10 分
1の練習問題
V for the V's of Big Data14 分
4時間で修了

Data Science: Getting Value out of Big Data

4時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 12 readings, 1 quiz
11件のビデオ
Building a Big Data Strategy9 分
How does big data science happen?: Five Components of Data Science9 分
Asking the Right Questions3 分
Steps in the Data Science Process3 分
Step 1: Acquiring Data6 分
Step 2-A: Exploring Data4 分
Step 2-B: Pre-Processing Data8 分
Step 3: Analyzing Data8 分
Step 4: Communicating Results4 分
Step 5: Turning Insights into Action2 分
12件の学習用教材
Five P's of Data Science10 分
Slides: Getting Value Out of Big Data10 分
Slides: Building a Big Data Strategy10 分
Slides: The Five P's of Data Science10 分
Slides: Asking the Right Questions10 分
Slides: Steps in the Data Science Process10 分
Slides: Step 1 - Acquiring Data10 分
Slides: Step 2A-Exploring Data10 分
Slides: Step 2B-Preprocessing Data10 分
Slides: Step 3-Data Analysis10 分
Slides: Step 4-Communicating Results10 分
Slides: Step 5-Turning Insights Into Action10 分
1の練習問題
Data Science 10120 分
3

3

1時間で修了

Foundations for Big Data Systems and Programming

1時間で修了
4件のビデオ (合計19分), 4 readings, 1 quiz
4件のビデオ
What is a Distributed File System?6 分
Scalable Computing over the Internet4 分
Programming Models for Big Data6 分
4件の学習用教材
Slides: Getting Started-Why Worry About Foundations?10 分
Slides: What is a Distributed File System?10 分
Slides: Scalable Computing Over the Internet10 分
Slides: Programming Models for Big Data10 分
1の練習問題
Foundations for Big Data20 分
5時間で修了

Systems: Getting Started with Hadoop

5時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 8 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
The Hadoop Ecosystem: Welcome to the zoo!7 分
The Hadoop Distributed File System: A Storage System for Big Data7 分
YARN: A Resource Manager for Hadoop5 分
MapReduce: Simple Programming for Big Results12 分
When to Reconsider Hadoop?4 分
Cloud Computing: An Important Big Data Enabler6 分
Cloud Service Models: An Exploration of Choices4 分
Value From Hadoop and Pre-built Hadoop Images3 分
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS)4 分
Run the WordCount program5 分
8件の学習用教材
MapReduce in the Pasta Sauce Example10 分
Slides for Getting Started With Hadoop10 分
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Mac)10 分
Downloading and Installing the Cloudera VM Instructions (Windows)10 分
FAQ10 分
Copy your data into the Hadoop Distributed File System (HDFS) Instructions10 分
Run the WordCount program Instructions10 分
How do I figure out how to run Hadoop MapReduce programs?10 分
2の練習問題
Intro to Hadoop26 分
Running Hadoop MapReduce Programs Quiz4 分

レビュー

INTRODUCTION TO BIG DATA からの人気レビュー

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ビッグデータ専門講座について

Drive better business decisions with an overview of how big data is organized, analyzed, and interpreted. Apply your insights to real-world problems and questions. ********* Do you need to understand big data and how it will impact your business? This Specialization is for you. You will gain an understanding of what insights big data can provide through hands-on experience with the tools and systems used by big data scientists and engineers. Previous programming experience is not required! You will be guided through the basics of using Hadoop with MapReduce, Spark, Pig and Hive. By following along with provided code, you will experience how one can perform predictive modeling and leverage graph analytics to model problems. This specialization will prepare you to ask the right questions about data, communicate effectively with data scientists, and do basic exploration of large, complex datasets. In the final Capstone Project, developed in partnership with data software company Splunk, you’ll apply the skills you learned to do basic analyses of big data....
ビッグデータ

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

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    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、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。

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  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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