Spécialisation Data Analytics and Big Data

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Spécialisation Data Analytics and Big Data

Build Expertise in Data Analytics and Big Data. Gain expertise in relational databases and big data technologies to manage datasets.

Instructeurs : Gerald Balekaki

Inclus avec Coursera Plus

Série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 mois à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Préparer un diplôme

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Ce que vous apprendrez

Design and implement relational databases using SQL
Manage and process big data using technologies like Hadoop and Spark
Perform data analysis and preprocessing to extract valuable insights

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Management
Catégorie : Database Development
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : SQL
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Databases
Catégorie : Transaction Processing
Catégorie : Database Design
Catégorie : Database Management Systems
Catégorie : Database Theory

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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mai 2025

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Spécialisation - 5 séries de cours

This specialization provides a comprehensive understanding of relational databases, data preprocessing, and big data technologies. Learners will explore database design, implementation, and applications, along with data preparation and analysis techniques. The specialization is designed to help data scientists and analysts manage and analyze large datasets efficiently using industry-standard tools.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will engage in projects that involve designing and implementing relational databases, preprocessing data for analysis, and applying big data technologies to solve real-world data challenges in the courses in this specialization. However, there is no required capstone project for this specialization.

Introduction to Relational Databases

COURS 148 heures

Ce que vous apprendrez

Describe what relational databases are, and how they are used.
Master the Relational Database Model.
Demonstrate comprehensive SQL skills.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conceptual Design

Catégorie : Requirements Analysis

Catégorie : Database Design

Catégorie : Database Management

Catégorie : Databases

Catégorie : Dependency Analysis

Catégorie : Database Architecture and Administration

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Data Integrity

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : Unified Modeling Language

Catégorie : Database Theory

Relational Database Design

COURS 247 heures

Ce que vous apprendrez

Describe the process and the design aspects involved in relational database design.
Develop entity-relationship diagrams using basic and extended Entity-relationship features in relational design.
Identify and apply normalization techniques.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Database Design

Catégorie : Transaction Processing

Catégorie : Database Management

Catégorie : Java

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : MySQL

Catégorie : Data Integrity

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : Stored Procedure

Catégorie : SQL

Catégorie : Database Development

Relational Database Implementation and Applications

COURS 330 heures

Ce que vous apprendrez

Implement relational database and usage of indexes, views, triggers, temporary tables, functions, and stored procedures.
Develop database-driven applications using programming languages, such as Java, Python or C/C++ and frameworks.
Describe transaction and concurrency control concepts in relational databases.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Data Mining

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Decision Tree Learning

Catégorie : Analytics

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Data Presentation

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Data Science

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Python Programming

Data Preparation and Analysis

COURS 479 heures

Ce que vous apprendrez

1. Apply appropriate techniques for generating insights from data.
2. Present actionable solutions with confidence to the business stakeholders.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Databases

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Query Languages

Catégorie : Database Management Systems

Catégorie : Relational Databases

Catégorie : SQL

Catégorie : Database Theory

Catégorie : Database Design

Catégorie : Database Architecture and Administration

Catégorie : Database Management

Catégorie : User Accounts

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Data Access

Catégorie : Database Systems

Big Data Technologies

COURS 597 heures

Ce que vous apprendrez

Understanding and identifying use cases and domains of Big Data problems
Selecting and implementing technical solutions involving Big Data systems
Develop and use various open source software systems (Apache) in the Big Data tech stack
Operate and run various cloud computing software services (AWS) in the Big Data infrastructure space

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Databases

Catégorie : Apache Hive

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Data Management

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Architecture

Catégorie : Database Management Systems

Catégorie : Software Design Patterns

Catégorie : Data Infrastructure

Catégorie : Scalability

Catégorie : Distributed Computing

Catégorie : NoSQL

Catégorie : Apache Kafka

Catégorie : Data Lakes

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Big Data

Catégorie : Cloud Computing

Catégorie : MongoDB

Catégorie : Apache Cassandra

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Préparer un diplôme

Ce site Spécialisation fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par Illinois Tech. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

Instructeurs

Gerald Balekaki

Illinois Tech

3 Cours4 332 apprenants

Ming-Long Lam

Illinois Tech

1 Cours1 366 apprenants

Offert par

Illinois Tech

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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Foire Aux Questions

No, it’s not required—but it is recommended that you follow the course sequence listed on the specialization landing page. This order is designed to help you build your skills progressively, from foundational concepts to more advanced topics.

No, this specialization is open to all MOOC learners. You do not need to be an admitted degree-seeking student to complete the specialization and receive a Coursera–IIT co-branded non-credit certificate.

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.