このコースについて

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中級レベル

約13時間で修了

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字幕:英語

学習内容

  • U​se the collaborative Databricks workspace and write SQL code that executes against a cluster of machines

  • Use Spark UI to analyze performance and identify bottlenecks

  • Create an end-to-end pipeline that reads data, transforms it, and saves the result

  • B​uild a linear regression model and make predictions using SparkSQL

習得するスキル

Data ScienceApache SparkSQL

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提供:

カリフォルニア大学デービス校(University of California, Davis) ロゴ

カリフォルニア大学デービス校(University of California, Davis)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Introduction to Spark

3時間で修了
6件のビデオ (合計32分), 3 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Why Distributed Computing?7 分
Spark DataFrames6 分
The Databricks Environment8 分
SQL in Notebooks3 分
Import Data2 分
3件の学習用教材
A Note From UC Davis10 分
Readings and Resources40 分
Assignment #1 - Queries in Spark SQL30 分
2の練習問題
Assignment #1 Quiz - Queries in Spark SQL30 分
Module 1 Quiz30 分
2

2

2時間で修了

Spark Core Concepts

2時間で修了
6件のビデオ (合計25分), 2 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Spark Terminology3 分
Caching5 分
Shuffle Partitions7 分
Spark UI3 分
Broadcast Joins3 分
2件の学習用教材
Readings30 分
Assignment #2 - Spark Internals30 分
2の練習問題
Assignment #2 Quiz - Spark Internals30 分
Module 2 Quiz30 分
3

3

3時間で修了

Engineering Data Pipelines

3時間で修了
7件のビデオ (合計43分), 2 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Spark as a Connector6 分
Accessing Data10 分
File Formats8 分
Schemas and Types4 分
Writing Data6 分
Managed and Unmanaged Tables4 分
2件の学習用教材
Readings1 時間
Assignment #3 - Engineering Data Pipelines30 分
2の練習問題
Assignment #3 Quiz - Engineering Data Pipelines30 分
Module 3 Quiz30 分
4

4

5時間で修了

Machine Learning Applications of Spark

5時間で修了
7件のビデオ (合計35分), 2 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Applications of Machine Learning4 分
Machine Learning Fundamentals6 分
Linear Regression6 分
Training Linear Regression Model8 分
Applying Machine Learning with UDFs4 分
Course Summary3 分
2件の学習用教材
Readings1 時間
Assignment #4 - Logistic Regression Classifier10 分
2の練習問題
Assignment #4 Quiz - Logistic Regression Classifier30 分
Module 4 Quiz30 分

Learn SQL Basics for Data Science専門講座について

This Specialization is intended for a learner with no previous coding experience seeking to develop SQL query fluency. Through four progressively more difficult SQL projects with data science applications, you will cover topics such as SQL basics, data wrangling, SQL analysis, AB testing, distributed computing using Apache Spark, and more. These topics will prepare you to apply SQL creatively to analyze and explore data; demonstrate efficiency in writing queries; create data analysis datasets; conduct feature engineering, use SQL with other data analysis and machine learning toolsets; and use SQL with unstructured data sets....
Learn SQL Basics for Data Science

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。

  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • 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。