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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 4 門課程(共 6 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
完成時間大約為20 小時
英語(English)

您將獲得的技能

GraphsDistributed ComputingBig DataMachine Learning
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提供方

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伊利诺伊大学香槟分校

立即開始攻讀碩士學位

此 課程 隸屬於 伊利诺伊大学香槟分校 提供的 100% 在線 Master in Computer Science。 如果您被錄取參加全部課程,您的課程將計入您的學位學習進程。

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 3 小時

Course Orientation

完成時間為 3 小時
1 個視頻 (總計 26 分鐘), 4 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
About the Discussion Forums10分鐘
Updating Your Profile10分鐘
Social Media10分鐘
1 個練習
Orientation Quiz30分鐘
完成時間為 2 小時

Module 1: Spark, Hortonworks, HDFS, CAP

完成時間為 2 小時
13 個視頻 (總計 108 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
13 個視頻
1.1.2 Apache Spark11分鐘
1.1.3 Spark Example: Log Mining9分鐘
1.1.4 Spark Example: Logistic Regression7分鐘
1.1.5 RDD Fault Tolerance4分鐘
1.1.6 Interactive Spark4分鐘
1.1.7 Spark Implementation4分鐘
1.2.1 Introduction to Distros3分鐘
1.2.2 Hortonworks23分鐘
1.2.3 Cloudera CDH2分鐘
1.2.4 MapR Distro2分鐘
1.3.1 HDFS Introduction15分鐘
1.3.2 YARN and MESOS9分鐘
1 個閱讀材料
Module 1 Overview10分鐘
1 個練習
Module 1 Quiz30分鐘
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完成時間為 6 小時

Module 2: Large Scale Data Storage

完成時間為 6 小時
24 個視頻 (總計 303 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
24 個視頻
2.1.1 Introduction to MapReduce with Spark3分鐘
2.1.2 MapReduce: Motivation15分鐘
2.1.3 MapReduce Programming Model with Spark9分鐘
2.1.4 MapReduce Example: Word Count9分鐘
2.1.5 MapReduce Example: Pi Estimation & Image Smoothing15分鐘
2.1.6 MapReduce Example: Page Rank13分鐘
2.1.7 MapReduce Summary4分鐘
2.2.1 Eventual Consistency – Part 110分鐘
2.2.2 Eventual Consistency – Part 220分鐘
2.2.3 Consistency Trade-Offs4分鐘
2.2.4 ACID and BASE19分鐘
2.2.5 Zookeeper and Paxos: Introduction10分鐘
2.2.6 Paxos17分鐘
2.2.7 Zookeeper16分鐘
2.3.1 Cassandra Introduction27分鐘
2.3.2 Redis7分鐘
2.3.3 Redis Demonstration14分鐘
2.4.1 HBase Usage API15分鐘
2.4.2 HBase Internals - Part 117分鐘
2.4.3 HBase Internals - Part 29分鐘
2.4.4 Spark SQL8分鐘
2.5.5 Spark SQL Demo8分鐘
2.5.1 Kafka17分鐘
1 個閱讀材料
Module 2 Overview10分鐘
1 個練習
Module 2 Quiz30分鐘
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完成時間為 4 小時

Module 3: Streaming Systems

完成時間為 4 小時
18 個視頻 (總計 216 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
18 個視頻
3.1.1 Streaming Introduction9分鐘
3.1.2 "Big Data Pipelines: The Rise of Real-Time"7分鐘
3.1.3 Storm Introduction: Protocol Buffers & Thrift15分鐘
3.1.4 A Storm Word Count Example3分鐘
3.1.5 Writing the Storm Word Count Example10分鐘
3.1.6 Storm Usage at Yahoo3分鐘
3.2.1 Anchoring and Spout Replay17分鐘
3.2.2 Trident: Exactly Once Processing10分鐘
3.3.1 Inside Apache Storm9分鐘
3.3.2 The Structure of a Storm Cluster4分鐘
3.3.3 Using Thrift in Storm10分鐘
3.3.4 How Storm Schedulers Work12分鐘
3.3.5 Scaling Storm to 4000 Nodes14分鐘
3.3.6 Q&A with Bobby Evans (Yahoo) on Storm32分鐘
3.4.1 Spark Streaming18分鐘
3.4.2 Lambda and Kappa Architecture4分鐘
3.4.3 Streaming Ecosystem24分鐘
1 個閱讀材料
Module 3 Overview10分鐘
1 個練習
Module 3 Quiz30分鐘
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完成時間為 4 小時

Module 4: Graph Processing and Machine Learning

完成時間為 4 小時
18 個視頻 (總計 173 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
18 個視頻
4.1.2 Pregel - Part 17分鐘
4.1.3 Pregel - Part 211分鐘
4.1.4 Pregel - Part 36分鐘
4.1.5 Giraph Introduction6分鐘
4.1.6 Giraph Example4分鐘
4.1.7 Spark GraphX15分鐘
4.2.1 Big Data Machine Learning Introduction13分鐘
4.2.2 Mahout: Introduction8分鐘
4.2.3 Mahout kmeans5分鐘
4.2.4 Mahout: Naïve Bayes9分鐘
4.2.5 Mahout: fpm6分鐘
4.2.6 Spark Naïve Bayes2分鐘
4.2.7 Spark fpm2分鐘
4.2.8 Spark ML/MLlib11分鐘
4.2.9 Introduction to Deep Learning20分鐘
4.2.10 Deep Neural Network Systems17分鐘
4.3.1 Closing Remarks1分鐘
1 個閱讀材料
Module 4 Overview10分鐘
1 個練習
Module 4 Quiz30分鐘

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