Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms

Якщо раніше проблемою було знайти інформацію для навчання, то зараз тяжко зорієнтуватись у величезній кількості онлайн курсів та спеціалізацій. Настала осінь і ресурсів  для навчання стало ще більше.

Якщо ви хочете зрозуміти як працюють алгоритми  data science та зрозуміти, як їх можна застосовувати для великих об'ємів даних,  то спеціалізація Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms   від Вашингтонського університету - хороший вибір. Спеціалізація побудована на основі курсу, який пропонувався в 2013 році.
За мету автори ставлять навчити студентів:

1. Describe common patterns, challenges, and approaches associated with data science projects, and what makes them different from projects in related fields. 
2. Identify and use the programming models associated with scalable data manipulation, including relational algebra, mapreduce, and other data flow models. 
3. Use database technology adapted for large-scale analytics, including the concepts driving parallel databases, parallel query processing, and in-database analytics 
4. Evaluate key-value stores and NoSQL systems, describe their tradeoffs with comparable systems, the details of important examples in the space, and future trends. 
5. “Think” in MapReduce to effectively write algorithms for systems including Hadoop and Spark. You will understand their limitations, design details, their relationship to databases, and their associated ecosystem of algorithms, extensions, and languages. write programs in Spark 
6. Describe the landscape of specialized Big Data systems for graphs, arrays, and streams

Перший курс спеціалізації почався вчора.