Ontdek de principes van systeembouw en architectuur voor grote systemen met big data. Leer hoe u big data kunt combineren met software-engineering.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Deze specialisatie is bedoeld voor software-ingenieurs die geïnteresseerd zijn in de principes van constructie en architectuur van grote softwaresystemen die gebruik maken van big data. In de loop van drie cursussen ontdekt u hoe u de meest geavanceerde gedistribueerde systemen kunt bouwen en upgraden, met de hulp van branche-experts van Initial Capacity.
Deze specialisatie kan worden gevolgd voor academisch krediet als onderdeel van de Universiteit van Colorado bij Boulder’s Associate in Data Science of Associate in Computer Science, aangeboden op het Coursera-platform. Deze geavanceerde graden, die volledig zijn goedgekeurd, bieden:
Toelating is afhankelijk van de prestaties in drie basiscursussen, niet van academische geschiedenis. Diploma’s van de Universiteit van Colorado in Coursera zijn geschikt voor pas afgestudeerden of werkende professionals.
Voor meer informatie:
De eerste cursus laat je kennismaken met de softwarearchitectuur en ontwerpconcepten die nodig zijn om gedistribueerde systemen te bouwen en te schalen die belangrijk zijn voor data. De cursus begint met best practices op het gebied van software-engineering, inclusief losjes gekoppelde data-microservices, en bespreekt de evolutie van een gedistribueerd systeem in de loop van de tijd.
In de tweede cursus leer je wat er nodig is om big data in productie te brengen en een big data-prototype om te zetten in hoogwaardige en ervaren software. Je meet de prestatiekenmerken van gedistribueerde systemen, identificeert probleemgebieden en implementeert schaalbare oplossingen om de prestaties te verbeteren.
De stage eindigt met een projectcursus waarbij je de lessen uit de eerste twee cursussen gaat gebruiken om een productieklaar gedistribueerd systeem te bouwen. Tijdens het proces zullen je instructeurs je rond veel voorkomende faalangsten begeleiden en hun ervaringen delen met het bouwen van grote datasystemen.
