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Spécialisation Big Data Foundations with Hadoop and Spark

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Spécialisation Big Data Foundations with Hadoop and Spark

Master Big Data with Hadoop and Spark. Learn Hadoop, Spark, Scala, and Kafka to process, analyze, and stream massive datasets in real time.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • Install and configure Hadoop and Spark to manage large-scale datasets effectively.

  • Apply Scala and Spark to build, query, and optimize complex big data pipelines.

  • Process and analyze real-time streaming data using Spark Streaming.

  • Implement Kafka producers, consumers, and advanced operations for scalable solutions.

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

septembre 2025

20 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Packt

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Remember Hadoop setup and configuration steps.

  • Understand the Hadoop ecosystem, including HDFS, MapReduce, and YARN.

  • Apply queries using Pig, Hive, and Spark.

  • Evaluate Hadoop cluster performance and optimize it.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : MongoDB
Catégorie : NoSQL
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Databases
Catégorie : Apache Hive
Catégorie : SQL
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Big Data
Catégorie : Scalability

Ce que vous apprendrez

  • Design and implement advanced Spark applications tailored to complex data processing needs.

  • Develop and execute Spark scripts to process large datasets and stream real-time data.

  • Compare and optimize Spark algorithms for better performance in big data applications.

  • Assess machine learning models' effectiveness using Spark MLlib for accurate predictions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Scala Programming
Catégorie : Graph Theory
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Big Data
Catégorie : IntelliJ IDEA
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Build Tools
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Transformation

Ce que vous apprendrez

  • Identify key components of the Spark and Scala development environment.

  • Explain the core concepts of Scala and Spark, including Resilient Distributed Datasets (RDDs) and windowing mechanisms.

  • Differentiate between various data integration techniques with Spark Streaming, such as Kafka, Flume, and Cassandra.

  • Assess the performance and reliability of Spark Streaming applications in production environments.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Apache Cassandra
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Scala Programming
Catégorie : Big Data
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Development Environment

Ce que vous apprendrez

  • Explain the architecture and core concepts of Apache Kafka.

  • Set up a personal Kafka development environment.

  • Develop Java applications to produce and consume messages in Kafka.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Configuration Management
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Java
Catégorie : Apache
Catégorie : Enterprise Application Management
Catégorie : Command-Line Interface

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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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