Interested in increasing your knowledge of the Big Data landscape? This course is for those new to data science and interested in understanding why the Big Data Era has come to be. It is for those who want to become conversant with the terminology and the core concepts behind big data problems, applications, and systems. It is for those who want to start thinking about how Big Data might be useful in their business or career. It provides an introduction to one of the most common frameworks, Hadoop, that has made big data analysis easier and more accessible -- increasing the potential for data to transform our world! At the end of this course, you will be able to: * Describe the Big Data landscape including examples of real world big data problems including the three key sources of Big Data: people, organizations, and sensors. * Explain the V’s of Big Data (volume, velocity, variety, veracity, valence, and value) and why each impacts data collection, monitoring, storage, analysis and reporting. * Get value out of Big Data by using a 5-step process to structure your analysis. * Identify what are and what are not big data problems and be able to recast big data problems as data science questions. * Provide an explanation of the architectural components and programming models used for scalable big data analysis. * Summarize the features and value of core Hadoop stack components including the YARN resource and job management system, the HDFS file system and the MapReduce programming model. * Install and run a program using Hadoop! This course is for those new to data science. No prior programming experience is needed, although the ability to install applications and utilize a virtual machine is necessary to complete the hands-on assignments. Hardware Requirements: (A) Quad Core Processor (VT-x or AMD-V support recommended), 64-bit; (B) 8 GB RAM; (C) 20 GB disk free. How to find your hardware information: (Windows): Open System by clicking the Start button, right-clicking Computer, and then clicking Properties; (Mac): Open Overview by clicking on the Apple menu and clicking “About This Mac.” Most computers with 8 GB RAM purchased in the last 3 years will meet the minimum requirements.You will need a high speed internet connection because you will be downloading files up to 4 Gb in size. Software Requirements: This course relies on several open-source software tools, including Apache Hadoop. All required software can be downloaded and installed free of charge. Software requirements include: Windows 7+, Mac OS X 10.10+, Ubuntu 14.04+ or CentOS 6+ VirtualBox 5+.
CERTIFICATEKatılım Sertifikası
FORMAT100% Online
DURATIONSelf-paced
What you'll learn
Big Data
Apache Hadoop
Scalability
Data Processing
Data Science
Distributed Computing
Unstructured Data
Data Infrastructure
Data Analysis
Data Quality
File Systems
Details
ProviderUniversity of California San Diego
TypeCourse
CategoryData Science & AI
LanguageEnglish (Türkçe Altyazılı)
Öğrenenlerimiz ne diyor?
Türkiye'nin yüz akı üniversitelerince hazırlanan; akademik doyuruculuğa sahip eğitim içeriklerinin, etkileşimli videolarla bir araya getirildiği bir üniversiteden eğitim almak istiyorsanız doğru yerdesiniz.
Ramazan Bölükbaşı
Çok yoğun programı olan öğrenciler için büyük bir fırsat. Bir şeylerin gelişmesi değişmesi için çabalamalıyız.
Melis Gülsar
Hızlı desteği ve üst düzey hizmeti ile Campus Online ve Sosyal Medya Sertifika Programı hizmeti sağlayan Adnan Menderes Üniversitesine sonsuz teşekkürlerimi sunuyorum.
Deneyimi iyileştirmek ve size uygun eğitimleri gösterebilmek için çerez kullanıyoruz.
Çerez politikası
Çerez tercihlerini özelleştir
Sitede gezinmenize yardımcı olmak ve belirli işlevleri yerine getirmek için çerez kullanıyoruz. Her rıza kategorisinin altında ilgili çerezlerin ayrıntılı açıklamasını bulabilirsiniz.
"Kesinlikle gerekli" olarak sınıflandırılan çerezler, sitenin temel işlevlerini etkinleştirmek için gerekli olduğundan tarayıcınızda saklanır.
›Kesinlikle gerekliHer zaman aktif
Oturum açma, sepet ve güvenlik gibi temel işlevler için zorunludur; kapatılamaz.
›Fonksiyonel
Canlı sohbet, yapay zekâ sohbet asistanı ve gömülü video gibi özellikler için kullanılacaktır. Bu özellikler henüz yayında değil; eklendiğinde yalnızca bu kategoriye onay verirseniz çalışır.
›Analitik
Hangi sayfaların işe yaradığını anlamamıza yardımcı olur (Google Analytics). Kişisel olarak sizi hedeflemez.
›Performans
Sayfa hızı ve teknik performansı izlemek için kullanılabilecek çerezlerdir. Şu anda bu kategoride aktif bir çerez kullanmıyoruz.
›Pazarlama
Size ve benzer ilgi alanına sahip kişilere daha uygun eğitim reklamları gösterebilmemizi sağlar (Meta, Google Ads); hangi kampanyadan geldiğinizi hatırlayan co_utm çerezi de bu kapsamdadır.
Log in or sign up
E-postan ya da telefonun yeterli, parola yok. Sana bir kod göndeririz.