在线课程 – 加州大学圣地亚哥分校大数据专业认证专业

大数据简介

课程 1
• 17 小时
• 4.6 （10,842 个评分）

课程详情

您将学到什么： 本课程专为那些有兴趣对数据科学领域有基本了解以及为什么大数据时代已经到来的人而设计。本课程介绍了最常见的框架之一 Hadoop。

在课程结束时，您将能够：

• 描述大数据环境，包括实际的团队问题示例。
• 解释大数据的 V（数量、速度、多样性、真实性、价值）。
• 通过 5 步流程从大数据中提取价值。
• 识别大数据问题并将其转化为数据科学问题。
• 提供体系结构组件和编程模型的说明。
• 总结 Hadoop 组件的功能和价值。
• 使用 Hadoop 安装并运行程序！

硬件要求：

• 多核处理器（推荐支持 VT-x 或 AMD-V），64 位;
• 8 GB 内存;
• 20 GB 可用磁盘。

软件要求：

• Windows 7+、Mac OS X 10.10+、Ubuntu 14.04+ 或 CentOS 6+ VirtualBox 5+。

大数据建模和管理

课程 2
• 13 小时
• 4.4 （2,992 个评分）

课程详情

学习内容： 您将尝试不同类型的数据和适合每种类型的管理工具。

在课程结束时，您将能够：

• 识别工作中的不同数据元素。
• 解释您的团队为什么需要大数据基础设施系统规划。
• 选择适合数据特征的数据模型。
• 应用技术来处理流数据。
• 为一家在线游戏公司设计大数据信息系统。

硬件要求：

• 多核处理器（推荐支持 VT-x 或 AMD-V），64 位;
• 8 GB 内存;
• 20 GB 可用磁盘。

软件要求：

• Windows 7+、Mac OS X 10.10+、Ubuntu 14.04+ 或 CentOS 6+ VirtualBox 5+。

大数据集成和处理

课程 3
• 17 小时
• 4.4 （2,398 个评分）

课程详情

您将学到什么： 您将能够从数据中心恢复数据并执行大数据的简单集成和处理。

在课程结束时，您将能够：

• 描述数据管理操作和大数据处理模式之间的关系。
• 确定大数据问题何时需要数据集成。

硬件要求：

• 多核处理器（推荐支持 VT-x 或 AMD-V），64 位;
• 8 GB 内存;
• 20 GB 可用磁盘。

软件要求：

• Windows 7+、Mac OS X 10.10+、Ubuntu 14.04+ 或 CentOS 6+ VirtualBox 5+。

使用大数据进行机器学习

课程 4
• 21 小时
• 4.6 （2,455 个评分）

课程详情

您将学到什么： 本课程概述了用于研究、分析和使用数据的机器学习技术。

在课程结束时，您将能够：

• 设计访问权限以从数据中获取价值。
• 构建从数据中学习的模型。
• 使用机器学习算法分析大数据问题。

软件要求：

• Cloudera VM、KNIME、Spark.

大数据的图形分析

课程 5
• 13 小时
• 4.3 （1,260 个评分）

课程详情

您将学到什么： 本课程对图形分析领域进行了广泛的概述。

在课程结束时，您将能够：

• 模型与图形数据库有问题。
• 大规模执行分析任务。

结束项目 – 大数据

课程 6
• 20 小时
• 4.4 （395 评价）

课程详情

学习内容：在最终项目中，您将构建一个大数据生态系统。

在课程结束时，您将能够：

• 分析模拟大数据的数据集。
• 创建令人兴奋的报告和演示文稿。