コンテンツ
- ビッグデータの紹介— UCサンディエゴ
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ビッグデータ専門分野— UCサンディエゴ
- ビジネス分析スペシャライゼーション—ペンシルバニア大学
- ビッグデータのモデリングおよび管理システム— UCサンディエゴ
- ビジネスの意思決定のためのデータの調査と作成—イリノイ大学
- Tableau Specializationを使用したデータの可視化— UC Davis
出典：Sunan Panyo / Dreamstime.com
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これらのユニークなコースの多くは、学生にビッグデータ処理の幅広い基盤を提供します。
ビッグデータは日々のことですが、高度なストレージメディアによって大量の情報を収集できるようになって以来、そのデータすべてを効果的に使用して洞察を導き出し、ノイズ内の信号を見つける方法。
これらの6つのコースは、意欲的なデータサイエンティストがビッグデータ管理の最先端の方法と技術に精通するのに役立ちます。
- ビッグデータの紹介— UCサンディエゴ
- ビッグデータ専門分野— UCサンディエゴ
- ビジネス分析スペシャライゼーション—ペンシルバニア大学
- ビッグデータのモデリングおよび管理システム— UCサンディエゴ
- ビジネスの意思決定のためのデータの調査と作成—イリノイ大学
- Tableau Specializationを使用したデータの可視化— UC Davis
ビッグデータの紹介— UCサンディエゴ
このコースでは、学生をビッグデータの展望に導き、主要な用語を紹介します。たとえば、Apache Hadoopとクラスタリングを使用することで、ビッグデータの世界での進歩を示すのに役立ちます。ApacheHadoopを使用すると、ビッグデータがより管理しやすくなり、データガバナンスがより洗練されます。
主要なUSP：
- ビッグデータの3つの重要なソース-人、組織、センサーの紹介
- ビッグデータの「V」に焦点を当てる—量、速度、多様性、真実性、価数、価値、およびビッグデータモデルにおけるそれぞれの重要性
- 分析のためのビッグデータプロセスモデル
- 主要なビッグデータの問題と解決策の特定
- ビッグデータモデルとそのスケーリング方法の説明
- データサイエンスおよびYarn、HDFS、MapReduceなどのコンポーネントについて、Apache Hadoopとの実践的な作業
期間：16時間（推奨：3週間の学習）
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
ビッグデータ専門分野— UCサンディエゴ
このコースでは、ビッグデータを使用した意思決定と、ビッグデータを操作して洞察を得る方法について学習します。
このコースは、ビッグデータのエンタープライズ分析と、Hadoopなどのビッグデータツールの実践的な使用につながります。
学生は、データサイエンスプロジェクトで他の人と協力し、ビッグデータの意思決定プロセスで自発的に主導権を握り、大規模で複雑なデータセットを扱うことを学びます。 （ビッグデータの詳細については、「ビッグデータサイロ：それらとその対処方法」を参照してください。）
主要なUSP：
- Hadoop、MapReduce、Spark、Pig、Hiveの概要
- 予測モデリング用に提供されたコードモジュール
- スキルアプリケーションの最終プロジェクト
期間：5か月（週7時間）
ビジネス分析スペシャライゼーション—ペンシルバニア大学
このコースでは、基本的なビッグデータリテラシーと分析の洞察の構築をお約束します。学生は、ビッグデータの予測分析と業界固有のアプリケーションに焦点を当てて、データサイエンティストが現実世界でどのように機能するかを見ていきます。コースインストラクターとプランナーは、学生が「ビッグデータマインドセット」を育成し、ビッグデータツールを使用して習熟度と能力を向上させるのに役立ちます。
予測分析作業に重点を置いて、人事、財務、運用、その他の主要分野でビッグデータプロジェクトがどのように機能するかを見てみましょう。
主要なUSP：
- 現実のデータサイエンスプロジェクトへの透明性
- 企業の意思決定支援に焦点を当てる
- 業界固有のツールとリソース
- テストスキルの最終プロジェクト
期間：3か月（週7時間）
ビッグデータのモデリングおよび管理システム— UCサンディエゴ
このコースでは、ビッグデータサイエンスに関する周辺の問題、およびビッグデータに関連するコアタスク（データの収集と保存、データ編成など）について説明します。
また、このコースでは、さまざまなタイプのデータセットと管理ツール、および各リソースについても説明し、ビッグデータ管理が分析ツールと実践からどのように恩恵を受けるかを示します。
チュートリアルは、データサイエンスの作業がどのように行われ、さまざまなツールを使用して特定のビッグデータを操作する方法を示すのに役立ちます。このコースでは、ビッグデータシステムの急増を説明する「業界トラック」についても説明します。これにより、学生はビッグデータの進化の歴史に思考リーダーシップをもたらし、主要なツール、ベンダー、プレーヤー、さまざまな製品を理解できます競います。
主要なUSP：
- スキル構築のための応用技術
- AsterixDB、HP Vertica、Impala、Neo4j、Redis、SparkSQLなどのツールの説明
- 異なるデータ管理システム間の差別化
- ゲーム業界での実践的な設計作業
期間：16時間（週に2〜3時間の研究の6週間）
ビジネスの意思決定のためのデータの調査と作成—イリノイ大学
このコースでは、サンプリングやその他のビッグデータ分析だけでなく、統計モデルとビッグデータの概要にも焦点を当てます。さまざまな形式およびプラットフォームでビッグデータを使用するための方法論は、さまざまな設定での統計作業の検討に役立ちます。
ユニークな指導トラックを開発する際に、コースは「何」（ツール、リソース、パターン、方法）の理解に向けて学生を導くだけでなく、「方法」（結果がどのように生成され、それが重要なのか）を理解します。明確な定量的アプローチを使用して、一般的にビッグデータを思慮深く見て、学生がビッグデータの取り扱いと分析のより技術的な分野で働く準備をすることができます。
主要なUSP：
- ビッグデータセットの書式付き使用
- サンプリングの洞察とサンプリングが意思決定をサポートする方法
- ビッグデータのさまざまな設定の評価
- 統計分析に重点を置いています
期間：22時間（研究の4週間週4〜6時間）
Tableau Specializationを使用したデータの可視化— UC Davis
ビジネス分析のための最も人気のある主要ツールの1つであるTableauプラットフォームに焦点を当てることにより、このコースでは、データビジュアライゼーションと、初心者向けのビッグデータのその他の要素について説明します。リソースとライブラリを見て、学生は実際のユースケースを評価し、レポートを生成する方法を理解し、視覚的なダッシュボードを使用してビッグデータを操作します。
このコースの視覚化の側面はやや独特であり、業界の専門家がビッグデータ分析で視覚モデルが有用である範囲を明らかにするため、非常に需要があります。 （データの視覚化の詳細については、データVizの喜び：探していなかったデータを参照してください。）
主要なUSP：
- Tableauプラットフォームに焦点を当てる
- データ視覚化コンポーネント
- 評価のためのジャーナリスティックな例
- スキルをテストする最終プロジェクト
期間：4か月（週6時間）