Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 19 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

GraphsDistributed ComputingBig DataMachine Learning
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
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Prazos flexíveis
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Aprox. 19 horas para completar
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oferecido por

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Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master in Computer Science da Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Course Orientation

3 horas para concluir
1 vídeo (Total 26 mín.), 4 leituras, 1 teste
4 leituras
Syllabus10min
About the Discussion Forums10min
Updating Your Profile10min
Social Media10min
1 exercício prático
Orientation Quiz10min
2 horas para concluir

Module 1: Spark, Hortonworks, HDFS, CAP

2 horas para concluir
13 vídeos (Total 108 mín.), 1 leitura, 1 teste
13 videos
1.1.2 Apache Spark11min
1.1.3 Spark Example: Log Mining9min
1.1.4 Spark Example: Logistic Regression7min
1.1.5 RDD Fault Tolerance4min
1.1.6 Interactive Spark4min
1.1.7 Spark Implementation4min
1.2.1 Introduction to Distros3min
1.2.2 Hortonworks23min
1.2.3 Cloudera CDH2min
1.2.4 MapR Distro2min
1.3.1 HDFS Introduction15min
1.3.2 YARN and MESOS9min
1 leituras
Module 1 Overview10min
1 exercício prático
Module 1 Quiz30min
Semana
2

Semana 2

6 horas para concluir

Module 2: Large Scale Data Storage

6 horas para concluir
24 vídeos (Total 303 mín.), 1 leitura, 1 teste
24 videos
2.1.1 Introduction to MapReduce with Spark3min
2.1.2 MapReduce: Motivation15min
2.1.3 MapReduce Programming Model with Spark9min
2.1.4 MapReduce Example: Word Count9min
2.1.5 MapReduce Example: Pi Estimation & Image Smoothing15min
2.1.6 MapReduce Example: Page Rank13min
2.1.7 MapReduce Summary4min
2.2.1 Eventual Consistency – Part 110min
2.2.2 Eventual Consistency – Part 220min
2.2.3 Consistency Trade-Offs4min
2.2.4 ACID and BASE19min
2.2.5 Zookeeper and Paxos: Introduction10min
2.2.6 Paxos17min
2.2.7 Zookeeper16min
2.3.1 Cassandra Introduction27min
2.3.2 Redis7min
2.3.3 Redis Demonstration14min
2.4.1 HBase Usage API15min
2.4.2 HBase Internals - Part 117min
2.4.3 HBase Internals - Part 29min
2.4.4 Spark SQL8min
2.5.5 Spark SQL Demo8min
2.5.1 Kafka17min
1 leituras
Module 2 Overview10min
1 exercício prático
Module 2 Quiz30min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Module 3: Streaming Systems

4 horas para concluir
18 vídeos (Total 216 mín.), 1 leitura, 1 teste
18 videos
3.1.1 Streaming Introduction9min
3.1.2 "Big Data Pipelines: The Rise of Real-Time"7min
3.1.3 Storm Introduction: Protocol Buffers & Thrift15min
3.1.4 A Storm Word Count Example3min
3.1.5 Writing the Storm Word Count Example10min
3.1.6 Storm Usage at Yahoo3min
3.2.1 Anchoring and Spout Replay17min
3.2.2 Trident: Exactly Once Processing10min
3.3.1 Inside Apache Storm9min
3.3.2 The Structure of a Storm Cluster4min
3.3.3 Using Thrift in Storm10min
3.3.4 How Storm Schedulers Work12min
3.3.5 Scaling Storm to 4000 Nodes14min
3.3.6 Q&A with Bobby Evans (Yahoo) on Storm32min
3.4.1 Spark Streaming18min
3.4.2 Lambda and Kappa Architecture4min
3.4.3 Streaming Ecosystem24min
1 leituras
Module 3 Overview10min
1 exercício prático
Module 3 Quiz30min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Module 4: Graph Processing and Machine Learning

4 horas para concluir
18 vídeos (Total 173 mín.), 1 leitura, 1 teste
18 videos
4.1.2 Pregel - Part 17min
4.1.3 Pregel - Part 211min
4.1.4 Pregel - Part 36min
4.1.5 Giraph Introduction6min
4.1.6 Giraph Example4min
4.1.7 Spark GraphX15min
4.2.1 Big Data Machine Learning Introduction13min
4.2.2 Mahout: Introduction8min
4.2.3 Mahout kmeans5min
4.2.4 Mahout: Naïve Bayes9min
4.2.5 Mahout: fpm6min
4.2.6 Spark Naïve Bayes2min
4.2.7 Spark fpm2min
4.2.8 Spark ML/MLlib11min
4.2.9 Introduction to Deep Learning20min
4.2.10 Deep Neural Network Systems17min
4.3.1 Closing Remarks1min
1 leituras
Module 4 Overview10min
1 exercício prático
Module 4 Quiz30min

Avaliações

Principais avaliações do CLOUD COMPUTING APPLICATIONS, PART 2: BIG DATA AND APPLICATIONS IN THE CLOUD

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Sobre Programa de cursos integrados Computação em nuvemComputação em Nuvem

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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Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

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  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

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