Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-manipulation

课程概述

在如今的数据驱动时代,数据分析已逐渐取代数据获取,成为证据基础决策中的瓶颈。我们正在被海量数据淹没,而从这些大规模、异构和嘈杂的数据集中提取知识,不仅需要强大的计算资源,还需要有效使用这些资源的编程抽象。
本课程《大规模数据操作:系统与算法》提供了关于如何在现代大数据平台中实现数据操作和分析的深刻见解。

课程大纲

数据科学背景与概念
本模块将帮助您理解数据科学领域的术语和原则,探讨数据科学项目的结构和新兴方法论。您将学习到为何这一新兴领域存在,它与其他领域的关系,以及如何区分这门课程与其他课程的不同。并会探讨数据科学项目的实例及其处理方式。

关系数据库与关系代数
关系数据库是大规模数据管理的核心。尽管关系数据库最初主要解决企业运营中的问题,但它们在分析方面同样表现出色。本模块强调关系数据库的原则在管理、操作和分析大规模数据时的重要性,尽管近十年来大规模数据系统的格局发生了显著变化,但关系模型和语言仍是统一概念。

MapReduce与并行数据流编程
MapReduce编程模型被提出作为处理海量数据的简化抽象模型,它仍然是使用和评估现代大数据平台时必须了解的重要概念。

NoSQL:系统与概念
NoSQL系统侧重于扩展而非分析,尽管对实际数据科学家而言,它们的相关性可能较低,但它们在许多实用的大数据平台架构中占据重要地位。这一模块将帮助数据科学家理解这些系统的优缺点,以便能够有效使用它们。

图分析
随着图结构数据在数据科学中的普及,您将学习特定算法来从图数据中提取信息,并了解如何将这些算法进行扩展。

总结与推荐

总的来说,《大规模数据操作:系统与算法》课程对希望深入了解大数据处理及相关系统的学习者而言,是一门不可多得的优质课程。您将获得有关现代数据处理的全面认识,以及如何应用这些知识促进个人或职业发展。因此,我非常推荐这门课程!

课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-manipulation

作者 CourseEye