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Programa de cursos integrados Modern Big Data Analysis with SQL
Learn Data Analysis for Big Data. Master using SQL for data analysis on distributed big data systems
7,728 já se inscreveram
oferecido por
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
Sobre este Programa de cursos integrados
18,513 visualizações recentes
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.
Projeto de Aprendizagem Aplicada
Each course in this Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment. To earn the Specialization Certificate, you must successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course. For this Specialization, there is not a separate Capstone Project like there is in some other Coursera Specializations.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.
Aprox. 4 meses para completar
3 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Não é necessário ter experiência prévia.Não é necessária experiência prévia.
Aprox. 4 meses para completar
3 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês
Este Programa de cursos integrados contém 3 cursos
Foundations for Big Data Analysis with SQL
446 classificações
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.
Analyzing Big Data with SQL
208 classificações
In this course, you'll get an in-depth look at the SQL SELECT statement and its main clauses. The course focuses on big data SQL engines Apache Hive and Apache Impala, but most of the information is applicable to SQL with traditional RDBMs as well; the instructor explicitly addresses differences for MySQL and PostgreSQL.
Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage
101 classificações
In this course, you'll learn how to manage big datasets, how to load them into clusters and cloud storage, and how to apply structure to the data so that you can run queries on it using distributed SQL engines like Apache Hive and Apache Impala. You’ll learn how to choose the right data types, storage systems, and file formats based on which tools you’ll use and what performance you need.
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
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 .
Posso fazer o curso gratuitamente?
Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Esta Especialização não carrega créditos universitários, mas algumas universidades podem optar por aceitar certificados de especialização como crédito. Verifique com sua instituição para saber mais.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Este Programa de cursos integrados não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de Programas de cursos integrados 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.
Is there a fourth course in this Specialization?
A fourth course entitled Advanced SQL for Big Data Analysis is currently under development. When it is completed, it will be added to this Specialization.
What are the hardware and software requirements for the exercise environment?
To use the hands-on environment for the courses in this Specialization, 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)
Will I earn the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst credential for completing this Specialization?
Successfully completing this Specialization confers a Coursera Specialization Certificate. This is different from the Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst credential. You can earn the CCA Data Analyst credential by passing a 120-minute performance-based exam. For pricing and other details, see CCA Data Analyst. If you complete this Specialization, including the honors lessons, then you should be well prepared to take the certification exam, but we cannot guarantee that you will pass it and earn the certification credential.
What is the hands-on Capstone Project for this Specialization?
Each course in this Specialization includes a hands-on, peer-graded assignment. To earn the Specialization Certificate, you must earn the Course Certificate for each course in this Specialization. This requires that you successfully complete the hands-on, peer-graded assignment in each course. For this Specialization, there is not a separate Capstone Project like there is in some other Coursera Specializations.
I want to purchase this Specialization for my employees! How can I do that?
Please go to https://www.coursera.org/enterprise for more information, to contact Coursera, and to pick a plan. For each plan, you decide the number of courses each person can take and hand-pick the collection of courses they can choose from.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
