このコースについて

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受講生の就業成果

25%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

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。
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20時間で修了
英語

習得するスキル

GraphsDistributed ComputingBig DataMachine Learning

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イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(University of Illinois at Urbana-Champaign) の100%オンラインの Master in Computer Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Course Orientation

3時間で修了
1件のビデオ (合計26分), 4 学習用教材, 1 個のテスト
1件のビデオ
4件の学習用教材
Syllabus10 分
About the Discussion Forums10 分
Updating Your Profile10 分
Social Media10 分
1の練習問題
Orientation Quiz30 分
2時間で修了

Module 1: Spark, Hortonworks, HDFS, CAP

2時間で修了
13件のビデオ (合計108分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
13件のビデオ
1.1.2 Apache Spark11 分
1.1.3 Spark Example: Log Mining9 分
1.1.4 Spark Example: Logistic Regression7 分
1.1.5 RDD Fault Tolerance4 分
1.1.6 Interactive Spark4 分
1.1.7 Spark Implementation4 分
1.2.1 Introduction to Distros3 分
1.2.2 Hortonworks23 分
1.2.3 Cloudera CDH2 分
1.2.4 MapR Distro2 分
1.3.1 HDFS Introduction15 分
1.3.2 YARN and MESOS9 分
1件の学習用教材
Module 1 Overview10 分
1の練習問題
Module 1 Quiz30 分
2

2

6時間で修了

Module 2: Large Scale Data Storage

6時間で修了
24件のビデオ (合計303分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
24件のビデオ
2.1.1 Introduction to MapReduce with Spark3 分
2.1.2 MapReduce: Motivation15 分
2.1.3 MapReduce Programming Model with Spark9 分
2.1.4 MapReduce Example: Word Count9 分
2.1.5 MapReduce Example: Pi Estimation & Image Smoothing15 分
2.1.6 MapReduce Example: Page Rank13 分
2.1.7 MapReduce Summary4 分
2.2.1 Eventual Consistency – Part 110 分
2.2.2 Eventual Consistency – Part 220 分
2.2.3 Consistency Trade-Offs4 分
2.2.4 ACID and BASE19 分
2.2.5 Zookeeper and Paxos: Introduction10 分
2.2.6 Paxos17 分
2.2.7 Zookeeper16 分
2.3.1 Cassandra Introduction27 分
2.3.2 Redis7 分
2.3.3 Redis Demonstration14 分
2.4.1 HBase Usage API15 分
2.4.2 HBase Internals - Part 117 分
2.4.3 HBase Internals - Part 29 分
2.4.4 Spark SQL8 分
2.5.5 Spark SQL Demo8 分
2.5.1 Kafka17 分
1件の学習用教材
Module 2 Overview10 分
1の練習問題
Module 2 Quiz30 分
3

3

4時間で修了

Module 3: Streaming Systems

4時間で修了
18件のビデオ (合計216分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
18件のビデオ
3.1.1 Streaming Introduction9 分
3.1.2 "Big Data Pipelines: The Rise of Real-Time"7 分
3.1.3 Storm Introduction: Protocol Buffers & Thrift15 分
3.1.4 A Storm Word Count Example3 分
3.1.5 Writing the Storm Word Count Example10 分
3.1.6 Storm Usage at Yahoo3 分
3.2.1 Anchoring and Spout Replay17 分
3.2.2 Trident: Exactly Once Processing10 分
3.3.1 Inside Apache Storm9 分
3.3.2 The Structure of a Storm Cluster4 分
3.3.3 Using Thrift in Storm10 分
3.3.4 How Storm Schedulers Work12 分
3.3.5 Scaling Storm to 4000 Nodes14 分
3.3.6 Q&A with Bobby Evans (Yahoo) on Storm32 分
3.4.1 Spark Streaming18 分
3.4.2 Lambda and Kappa Architecture4 分
3.4.3 Streaming Ecosystem24 分
1件の学習用教材
Module 3 Overview10 分
1の練習問題
Module 3 Quiz30 分
4

4

4時間で修了

Module 4: Graph Processing and Machine Learning

4時間で修了
18件のビデオ (合計173分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
18件のビデオ
4.1.2 Pregel - Part 17 分
4.1.3 Pregel - Part 211 分
4.1.4 Pregel - Part 36 分
4.1.5 Giraph Introduction6 分
4.1.6 Giraph Example4 分
4.1.7 Spark GraphX15 分
4.2.1 Big Data Machine Learning Introduction13 分
4.2.2 Mahout: Introduction8 分
4.2.3 Mahout kmeans5 分
4.2.4 Mahout: Naïve Bayes9 分
4.2.5 Mahout: fpm6 分
4.2.6 Spark Naïve Bayes2 分
4.2.7 Spark fpm2 分
4.2.8 Spark ML/MLlib11 分
4.2.9 Introduction to Deep Learning20 分
4.2.10 Deep Neural Network Systems17 分
4.3.1 Closing Remarks1 分
1件の学習用教材
Module 4 Overview10 分
1の練習問題
Module 4 Quiz30 分

レビュー

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