Johns Hopkins University
Spezialisierung Large-Scale Database Systems

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Johns Hopkins University

Spezialisierung Large-Scale Database Systems

Master Distributed Databases and Cloud Analytics. Gain advanced skills in distributed database systems, cloud computing, data reliability, and machine learning to design and optimize large-scale data solutions.

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 5 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Master database systems, including transaction management, query optimization, and data warehousing principles for large-scale environments.

  • Develop proficiency in cloud computing concepts, using Hadoop and Accumulo for data processing and storage in distributed systems.

  • Apply machine learning techniques such as clustering and collaborative filtering to analyze big data and enhance system reliability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Transaction Processing
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: Transaction Management & Concurrency Control
  • Kategorie: Data Security & Privacy in Distributed Systems
  • Kategorie: MapReduce & Distributed Data Processing
  • Kategorie: Query Optimization for Distributed Systems
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Machine Learning in Distributed Environments
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Database Management
  • Kategorie: Database Architecture and Administration
  • Kategorie: Reliability Protocols & Fault Tolerance
  • Kategorie: Distributed Database Architecture Design
  • Kategorie: Cloud Computing & Hadoop Ecosystem
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Database Systems
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Data Integrity
  • Kategorie: Relational Databases
  • Kategorie: Vertical Partitioning Implementation
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Performance Tuning in Distributed Systems
  • Kategorie: SQL Query Optimization
  • Kategorie: Horizontal Partitioning Implementation
  • Kategorie: Databases
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Storage Technologies
  • Kategorie: Authorization (Computing)
  • Kategorie: Data Access
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Hadoop and MapReduce
  • Kategorie: Transaction Management and Concurrency Control
  • Kategorie: Reliability Protocols
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Disaster Recovery
  • Kategorie: Machine Learning Applications
  • Kategorie: Machine Learning Software

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2024

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Understand distributed database architectures and translate SQL queries into relational algebra expressions for optimization.

  • Apply horizontal partitioning techniques to enhance database performance and scalability based on query patterns.

  • Implement vertical partitioning strategies to improve query response times and manage data more efficiently in distributed systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Vertical Partitioning Implementation
Kategorie: Scalability
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: SQL
Kategorie: Database Design
Kategorie: Performance Tuning in Distributed Systems
Kategorie: Database Management
Kategorie: Database Architecture and Administration
Kategorie: Distributed Database Architecture Design
Kategorie: SQL Query Optimization
Kategorie: Horizontal Partitioning Implementation
Kategorie: Database Systems

Was Sie lernen werden

  • Learners will gain skills in implementing database security through views, dynamic authorization, and semantic integrity rules.

  • Students will understand query optimization techniques, cost evaluation, and the creation of optimized query plans to enhance database performance.

  • Learners will master distributed query optimization, using cost models, MapReduce, and HDFS for efficient data storage, compression, and processing.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Databases
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Vertical Partitioning Implementation
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: SQL
Kategorie: Performance Tuning in Distributed Systems
Kategorie: Database Architecture and Administration
Kategorie: Database Management
Kategorie: Distributed Database Architecture Design
Kategorie: Authorization (Computing)
Kategorie: Data Access
Kategorie: SQL Query Optimization
Kategorie: Horizontal Partitioning Implementation
Kategorie: Big Data

Was Sie lernen werden

  • Learn transaction management principles, including ACID properties, concurrency control, and deadlock management techniques for distributed systems.

  • Explore reliability protocols, recovery algorithms, and commit protocols like ARIES, ensuring data consistency and durability.

  • Understand cloud computing with Hadoop, utilizing MapReduce for large-scale data processing, and apply machine learning techniques like clustering.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Transaction Processing
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Hadoop and MapReduce
Kategorie: Transaction Management and Concurrency Control
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Reliability Protocols
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Disaster Recovery
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Scalability
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Database Architecture and Administration
Kategorie: Machine Learning Applications
Kategorie: Big Data
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Database Systems

Dozent

David Silberberg
Johns Hopkins University
3 Kurse362 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Häufig gestellte Fragen