이 강좌는 Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정의 일부입니다.

4.9
별점
442개의 평가

Ian Cook
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Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정Cloudera

이 강좌에 대하여

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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.
By the end of the course, you will be able to
• explore and navigate databases and tables using different tools;
• understand the basics of SELECT statements;
• understand how and why to filter results;
• explore grouping and aggregation to answer analytic questions;
• work with sorting and limiting results; and 
• combine multiple tables in different ways.

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)

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:

Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정

초급 단계

완료하는 데 약 18시간 필요

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어

배울 내용

Understand the basics of SELECT statements

Understand how and why to filter results

Explore grouping and aggregation to answer analytic questions

Work with sorting and limiting results

귀하가 습득할 기술

Apache Hive
Apache Impala
Data Analysis
Big Data
SQL

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:

Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정

초급 단계

완료하는 데 약 18시간 필요

영어

자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어

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강사 평가

4.9/5 (101개의 평가)

Ian Cook
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Cloudera

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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.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가95%(1,980개의 평가)

주

주 1

완료하는 데 3시간 필요

Orientation to SQL on Big Data

완료하는 데 3시간 필요

9개 동영상 (총 47분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

9개의 동영상

Welcome to the Course4m

Review and Preparation4m

Using the Hue Query Editors7m

Running SQL Utility Statements6m

Running SQL SELECT Statements5m

Understanding Different SQL Interfaces4m

Overview of Beeline and Impala Shell2m

Using Beeline8m

Using Impala Shell3m

5개의 읽기 자료

Instructions for Downloading and Installing the Exercise Environment30m

Troubleshooting the VM5m

(Optional) What about Spark SQL?10m

Expectations for Learners10m

(Optional) Using Other SQL Engines10m

2개 연습문제

Week 1 Core Quiz30m

Week 1 Honors Quiz5m

주

주 2

완료하는 데 3시간 필요

SQL SELECT Essentials

완료하는 데 3시간 필요

16개 동영상 (총 83분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

16개의 동영상

Introduction2m

SQL SELECT Building Blocks2m

Introduction to the SELECT List7m

Expressions and Operators7m

Data Types6m

Column Aliases5m

Built-In Functions7m

Data Type Conversion5m

The DISTINCT Keyword5m

Introduction to the FROM Clause3m

Identifiers7m

Formatting SELECT Statements4m

Using Beeline in Non-Interactive Mode5m

Using Impala Shell in Non-Interactive Mode4m

Formatting the Output of Beeline and Impala Shell4m

Saving Hive and Impala Query Results to a File5m

4개의 읽기 자료

Order of Operations5m

Division and Modulo Operators15m

Common String Functions15m

Case (In)Sensitivity in SQL10m

2개 연습문제

Week 2 Core Quiz30m

Week 2 Honors Quiz5m

주

주 3

완료하는 데 3시간 필요

Filtering Data

완료하는 데 3시간 필요

14개 동영상 (총 85분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

14개의 동영상

Introduction1m

About the Datasets4m

Introduction to the WHERE Clause2m

Using Expressions in the WHERE Clause9m

Comparison Operators9m

Data Types and Precision4m

Logical Operators7m

Other Relational Operators4m

Understanding Missing Values8m

Handling Missing Values6m

Conditional Functions9m

Using Variables with Beeline and Impala Shell7m

Calling Beeline and Impala Shell from Scripts6m

Querying Hive and Impala in Scripts and Applications2m

6개의 읽기 자료

Data Reference5m

(Optional) Unicode Characters10m

Working with Literal Strings15m

Missing Values with Logical Operators10m

Missing Values in String Columns5m

(Optional Exercise) Change VM Desktop Color30m

2개 연습문제

Week 3 Core Quiz30m

Week 3 Honors Quiz5m

주

주 4

완료하는 데 3시간 필요

Grouping and Aggregating Data

완료하는 데 3시간 필요

15개 동영상 (총 82분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

15개의 동영상

Introduction1m

Introduction to Aggregation2m

Common Aggregate Functions2m

Using Aggregate Functions in the SELECT Statement8m

Introduction to the GROUP BY Clause6m

Choosing an Aggregate Function and Grouping Column4m

Grouping Expressions6m

Grouping and Aggregation, Together and Separately5m

NULL Values in Grouping and Aggregation4m

The COUNT Function7m

Tips for Applying Grouping and Aggregation7m

Filtering on Aggregates2m

The HAVING Clause8m

Understanding Hive and Impala Version Differences10m

Understanding Hue Version Differences2m

6개의 읽기 자료

COUNT(*) and SUM(1)5m

Interpreting Aggregates: Populations and Samples10m

The least and greatest Functions5m

Why Aggregate Expressions Ignore NULL Values5m

(Optional) Shortcuts for Grouping10m

How Grouping and Aggregation Can Mislead10m

2개 연습문제

Week 4 Core Quiz30m

Week 4 Honors Quiz10m

검토

4.9

118개의 리뷰

5 stars
89.01%
4 stars
9.45%
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ANALYZING BIG DATA WITH SQL의 최상위 리뷰

AS 제공2020년 12월 9일

Great course! I would just add 1 more full business task for practicing before the final one. Anyway, I find the course very useful with clear and understandable explanation.\n\nThank you!

MN 제공2020년 8월 5일

How amazing the course was! From the video lectures, the reading materials, to the practical exercises and the teachers as well, everything was fantastic in this course. Highly recommended!

SC 제공2021년 3월 25일

Awesome course. Lots of practical use of analyzing big data with SQL. Thanks Ian for teaching the course. Highly recommend this course if you would like to improve/refresh your SQL skills.

ES 제공2020년 11월 23일

Great overview of SQL. Some decent hands-on and well thought-of quiz questions. Recommended even for people who might know SQL somewhat, but never had a structured overview of it.

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Modern Big Data Analysis with SQL 특화 과정 정보

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.

자주 묻는 질문

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재정 지원을 받을 수 있나요?
예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.
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)

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