このコースについて

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初級レベル
約18時間で修了
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字幕:英語

学習内容

  • Understand the basics of SELECT statements

  • Understand how and why to filter results

  • Explore grouping and aggregation to answer analytic questions

  • Work with sorting and limiting results

習得するスキル

Apache HiveApache ImpalaData AnalysisBig DataSQL
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Orientation to SQL on Big Data

3時間で修了
9件のビデオ (合計47分), 5 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Review and Preparation4 分
Using the Hue Query Editors7 分
Running SQL Utility Statements6 分
Running SQL SELECT Statements5 分
Understanding Different SQL Interfaces4 分
Overview of Beeline and Impala Shell2 分
Using Beeline8 分
Using Impala Shell3 分
5件の学習用教材
Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30 分
Troubleshooting the VM5 分
(Optional) What about Spark SQL?10 分
Expectations for Learners10 分
(Optional) Using Other SQL Engines10 分
2の練習問題
Week 1 Core Quiz30 分
Week 1 Honors Quiz5 分
2

2

3時間で修了

SQL SELECT Essentials

3時間で修了
16件のビデオ (合計83分), 4 readings, 2 quizzes
16件のビデオ
SQL SELECT Building Blocks2 分
Introduction to the SELECT List7 分
Expressions and Operators7 分
Data Types6 分
Column Aliases5 分
Built-In Functions7 分
Data Type Conversion5 分
The DISTINCT Keyword5 分
Introduction to the FROM Clause3 分
Identifiers7 分
Formatting SELECT Statements4 分
Using Beeline in Non-Interactive Mode5 分
Using Impala Shell in Non-Interactive Mode4 分
Formatting the Output of Beeline and Impala Shell4 分
Saving Hive and Impala Query Results to a File5 分
4件の学習用教材
Order of Operations5 分
Division and Modulo Operators15 分
Common String Functions15 分
Case (In)Sensitivity in SQL10 分
2の練習問題
Week 2 Core Quiz30 分
Week 2 Honors Quiz5 分
3

3

3時間で修了

Filtering Data

3時間で修了
14件のビデオ (合計85分), 6 readings, 2 quizzes
14件のビデオ
About the Datasets4 分
Introduction to the WHERE Clause2 分
Using Expressions in the WHERE Clause9 分
Comparison Operators9 分
Data Types and Precision4 分
Logical Operators7 分
Other Relational Operators4 分
Understanding Missing Values8 分
Handling Missing Values6 分
Conditional Functions9 分
Using Variables with Beeline and Impala Shell7 分
Calling Beeline and Impala Shell from Scripts6 分
Querying Hive and Impala in Scripts and Applications2 分
6件の学習用教材
Data Reference5 分
(Optional) Unicode Characters10 分
Working with Literal Strings15 分
Missing Values with Logical Operators10 分
Missing Values in String Columns5 分
(Optional Exercise) Change VM Desktop Color30 分
2の練習問題
Week 3 Core Quiz30 分
Week 3 Honors Quiz5 分
4

4

3時間で修了

Grouping and Aggregating Data

3時間で修了
15件のビデオ (合計82分), 6 readings, 2 quizzes
15件のビデオ
Introduction to Aggregation2 分
Common Aggregate Functions2 分
Using Aggregate Functions in the SELECT Statement8 分
Introduction to the GROUP BY Clause6 分
Choosing an Aggregate Function and Grouping Column4 分
Grouping Expressions6 分
Grouping and Aggregation, Together and Separately5 分
NULL Values in Grouping and Aggregation4 分
The COUNT Function7 分
Tips for Applying Grouping and Aggregation7 分
Filtering on Aggregates2 分
The HAVING Clause8 分
Understanding Hive and Impala Version Differences10 分
Understanding Hue Version Differences2 分
6件の学習用教材
COUNT(*) and SUM(1)5 分
Interpreting Aggregates: Populations and Samples10 分
The least and greatest Functions5 分
Why Aggregate Expressions Ignore NULL Values5 分
(Optional) Shortcuts for Grouping10 分
How Grouping and Aggregation Can Mislead10 分
2の練習問題
Week 4 Core Quiz30 分
Week 4 Honors Quiz10 分

レビュー

ANALYZING BIG DATA WITH SQL からの人気レビュー

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Modern Big Data Analysis with SQL専門講座について

This Specialization teaches the essential skills for working with large-scale data using SQL. Maybe you are new to SQL and you want to learn the basics. Or maybe you already have some experience using SQL to query smaller-scale data with relational databases. Either way, if you are interested in gaining the skills necessary to query big data with modern distributed SQL engines, this Specialization is for you. Most courses that teach SQL focus on traditional relational databases, but today, more and more of the data that’s being generated is too big to be stored there, and it’s growing too quickly to be efficiently stored in commercial data warehouses. Instead, it’s increasingly stored in distributed clusters and cloud storage. These data stores are cost-efficient and infinitely scalable. To query these huge datasets in clusters and cloud storage, you need a newer breed of SQL engine: distributed query engines, like Hive, Impala, Presto, and Drill. These are open source SQL engines capable of querying enormous datasets. This Specialization focuses on Hive and Impala, the most widely deployed of these query engines. This Specialization is designed to provide excellent preparation for the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst certification exam. You can earn this certification credential by taking a hands-on practical exam using the same SQL engines that this Specialization teaches—Hive and Impala....
Modern Big Data Analysis with SQL

よくある質問

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  • • Windows, macOS, or Linux operating system (iPads and Android tablets will not work) • 64-bit operating system (32-bit operating systems will not work) • 8 GB RAM or more • 25GB free disk space or more • Intel VT-x or AMD-V virtualization support enabled (on Mac computers with Intel processors, this is always enabled; on Windows and Linux computers, you might need to enable it in the BIOS) • For Windows XP computers only: You must have an unzip utility such as 7-Zip or WinZip installed (Windows XP’s built-in unzip utility will not work)

  • 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。

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。