Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQL

Glynn Durham

oferecido por

Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQLCloudera

Informações sobre o curso

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In this course, you'll get a big-picture view of using SQL for big data, starting with an overview of data, database systems, and the common querying language (SQL). Then you'll learn the characteristics of big data and SQL tools for working on big data platforms. You'll also install an exercise environment (virtual machine) to be used through the specialization courses, and you'll have an opportunity to do some initial exploration of databases and tables in that environment.
By the end of the course, you will be able to
• distinguish operational from analytic databases, and understand how these are applied in big data;
• understand how database and table design provides structures for working with data;
• appreciate how differences in volume and variety of data affects your choice of an appropriate database system;
• recognize the features and benefits of SQL dialects designed to work with big data systems for storage and analysis; and 
• explore databases and tables in a big data platform.

To use the hands-on environment for this course, you need to download and install a virtual machine and the software on which to run it. Before continuing, be sure that you have access to a computer that meets the following hardware and software requirements:
• 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)

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 1 de 3 no

Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQL

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 12 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Russo, Inglês, Espanhol

O que você vai aprender

Distinguish operational from analytic databases, and understand how these are applied in big data

Understand how database and table design provides structures for working with data

Appreciate how differences in volume and variety of data affects your choice of an appropriate database system

Recognize the features and benefits of SQL dialects designed to work with big data systems for storage and analysis

Habilidades que você terá

Database (DBMS)Data WarehousingData AnalysisBig DataSQL

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 1 de 3 no

Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQL

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 12 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Russo, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4.82/5 (149 classificações)

Glynn Durham

Senior Instructor

Cloudera

30,643 aprendizes

2 Cursos

oferecido por

Cloudera

At Cloudera, we believe that data can make what is impossible today, possible tomorrow. We empower people to transform complex data into clear and actionable insights. Cloudera delivers an enterprise data cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI. Powered by the relentless innovation of the open source community, Cloudera advances digital transformation for the world’s largest enterprises.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo97%(2,399 classificações)

Semana

Semana 1

2 horas para concluir

Data and Databases

In this week, you'll get an overview of this Specialization and of Course 1. Then you'll learn about database systems and the distinction between operational and analytic databases.

2 horas para concluir

11 vídeos (Total 50 mín.), 4 leituras, 1 teste

11 videos

Welcome to the Specialization6min

Welcome to the Course and Week 13min

What Is Data?3min

Why Organize Data?5min

What Does a DBMS Do?5min

Relational Databases and SQL6min

The Success of RDBMSs and SQL4min

Operational and Analytic Databases5min

Comparing Operational and Analytic DBs: SELECT Statements2min

Comparing Operational and Analytic DBs: DML Activity4min

Operational and Analytic Databases: Further Comparisons1min

4 leituras

Hardware Requirements for the Exercise Environment10min

Data Extraction from Digital Images10min

Three Notes about SQL10min

References10min

1 exercício prático

Data and Databases30min

Semana

Semana 2

3 horas para concluir

Relational Databases and SQL

3 horas para concluir

15 vídeos (Total 80 mín.), 3 leituras, 1 teste

15 videos

Welcome to Week 21min

Introducing Table Schemas3min

NULL Values3min

Data Types3min

Primary Keys5min

Foreign Keys6min

Two Strategies for Database Design3min

Database Normalization8min

Denormalization5min

Differences6min

Trade-offs4min

Database Transactions6min

ACID6min

Enforcing Business Rules: Constraints and Triggers7min

Business Rules and ACID for Analytics?6min

3 leituras

Let There Be Third Normal Form5min

SELECT Statements in Transactions5min

Database Indexes30min

1 exercício prático

Relational Databases30min

Semana

Semana 3

2 horas para concluir

Big Data

2 horas para concluir

12 vídeos (Total 63 mín.), 1 leitura, 1 teste

12 videos

Welcome to Week 3 and the Three Vs of Big Data1min

How Big Is Big Data?3min

Distributed Storage6min

Distributed Processing9min

Structured Data4min

Unstructured Data4min

Semi-Structured Data3min

Strengths of Traditional RDBMSs4min

Limitations of Traditional RDBMSs7min

SQL and Structured Data5min

SQL and Semi-structured Data4min

SQL and Unstructured Data7min

1 leituras

What about Velocity?15min

1 exercício prático

Big Data30min

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

SQL Tools for Big Data Analysis

2 horas para concluir

12 vídeos (Total 53 mín.), 1 leitura, 1 teste

12 videos

Welcome to Week 41min

Big Data Analytic Databases (Data Warehouses)2min

NoSQL: Operational, Unstructured and Semi-structured4min

Non-transactional, Structured Systems2min

Big Data ACID-Compliant RDBMSs1min

Search Engines4min

Challenges4min

What We Keep3min

What We Give Up5min

What We Add8min

Where to Store Big Data7min

Coupling of Data and Metadata7min

1 leituras

Open Source and Apache15min

1 exercício prático

SQL Tools for Big Data Analysis30min

Sobre Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQL

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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
• 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)

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

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