このコースについて

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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) ロゴ

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 readings, 1 quiz
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 Quiz10 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 reading, 1 quiz
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 reading, 1 quiz
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 reading, 1 quiz
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 reading, 1 quiz
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

CLOUD COMPUTING APPLICATIONS, PART 2: BIG DATA AND APPLICATIONS IN THE CLOUD からの人気レビュー

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クラウドコンピューティング専門講座について

The Cloud Computing Specialization takes you on a tour through cloud computing systems. We start in in the middle layer with Cloud Computing Concepts covering core distributed systems concepts used inside clouds, move to the upper layer of Cloud Applications and finally to the lower layer of Cloud Networking. We conclude with a project that allows you to apply the skills you've learned throughout the courses. The first four courses in this Specialization form the lecture component of courses in our online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
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