이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 1번째 강좌:
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Database (DBMS)Data WarehousingData AnalysisBig DataSQL
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(1,585개의 평가)Info
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완료하는 데 2시간 필요

Data and Databases

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 50분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
Welcome to the Course and Week 13m
What Is Data?3m
Why Organize Data?5m
What Does a DBMS Do?5m
Relational Databases and SQL6m
The Success of RDBMSs and SQL4m
Operational and Analytic Databases5m
Comparing Operational and Analytic DBs: SELECT Statements2m
Comparing Operational and Analytic DBs: DML Activity4m
Operational and Analytic Databases: Further Comparisons1m
4개의 읽기 자료
Hardware Requirements for the Exercise Environment10m
Data Extraction from Digital Images10m
Three Notes about SQL10m
References10m
1개 연습문제
Data and Databases30m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Relational Databases and SQL

완료하는 데 3시간 필요
15개 동영상 (총 80분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
15개의 동영상
Introducing Table Schemas3m
NULL Values3m
Data Types3m
Primary Keys5m
Foreign Keys6m
Two Strategies for Database Design3m
Database Normalization8m
Denormalization5m
Differences6m
Trade-offs4m
Database Transactions6m
ACID6m
Enforcing Business Rules: Constraints and Triggers7m
Business Rules and ACID for Analytics?6m
3개의 읽기 자료
Let There Be Third Normal Form5m
SELECT Statements in Transactions5m
Database Indexes30m
1개 연습문제
Relational Databases30m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Big Data

완료하는 데 2시간 필요
12개 동영상 (총 63분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
12개의 동영상
How Big Is Big Data?3m
Distributed Storage6m
Distributed Processing9m
Structured Data4m
Unstructured Data4m
Semi-Structured Data3m
Strengths of Traditional RDBMSs4m
Limitations of Traditional RDBMSs7m
SQL and Structured Data5m
SQL and Semi-structured Data4m
SQL and Unstructured Data7m
1개의 읽기 자료
What about Velocity?15m
1개 연습문제
Big Data30m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

SQL Tools for Big Data Analysis

완료하는 데 2시간 필요
12개 동영상 (총 53분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
12개의 동영상
Big Data Analytic Databases (Data Warehouses)2m
NoSQL: Operational, Unstructured and Semi-structured4m
Non-transactional, Structured Systems2m
Big Data ACID-Compliant RDBMSs1m
Search Engines4m
Challenges4m
What We Keep3m
What We Give Up5m
What We Add8m
Where to Store Big Data7m
Coupling of Data and Metadata7m
1개의 읽기 자료
Open Source and Apache15m
1개 연습문제
SQL Tools for Big Data Analysis30m

검토

FOUNDATIONS FOR BIG DATA ANALYSIS WITH SQL의 최상위 리뷰

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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....
Modern Big Data Analysis with SQL

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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  • • 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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