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. 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.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung „Software Architecture for Big Data“

spezialisierung ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen. Sehen Sie sich die Sprachen an, die wir anbieten.

Spezialisierung „Software Architecture for Big Data“

Big Data Meets Software Engineering.

Learn the principles of building and architecting large systems with big data

Dozenten: Tyson Gern

7.443 bereits angemeldet

Bei Mehr erfahren enthalten

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 107 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Monate bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 107 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

2 Monate bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create4 a performant, scalable distributed system that handles big data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: System Testing
Kategorie: Functional Requirement
Kategorie: Database Development
Kategorie: Big Data
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Databases
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Database Management
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Performance Testing
Kategorie: Microservices
Kategorie: Acceptance Testing
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Service Level

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Web Applications
Kategorie: Software Systems

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Mehr erfahren

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

This specialization is for software engineers interested in the principles of building and architecting large software systems that use big data. Through three courses you will learn about how to build and architect performant distributed systems from industry experts at Initial Capacity.

This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s MS in Data Science or MS in Computer Science degrees offered on the Coursera platform. These fully accredited graduate degrees offer targeted courses, short 8-week sessions, and pay-as-you-go tuition. Admission is based on performance in three preliminary courses, not academic history. CU degrees on Coursera are ideal for recent graduates or working professionals. Learn more:

MS in Data Science: https://coursera.shujahdev.site/degrees/master-of-science-data-science-boulder

MS in Computer Science: https://coursera.shujahdev.site/degrees/ms-computer-science-boulder

Übungsprojekt

The first course will introduce you to software architecture and design concepts necessary to build and scale large, data intensive, distributed systems. Starting with software engineering best practices and loosely coupled, highly cohesive data microservices, the course will take you through the evolution of a distributed system over time.

In the second course you will then learn what is needed to take big data to production, transforming big data prototypes into high quality tested production software. You will measure the performance characteristics of distributed systems, identify trouble areas, and implement scalable solutions to improve performance

The specialization concludes with a projects course in which you will use learnings from the first and second courses to build a production-ready distributed system. As you progress, your instructors will guide you around common pitfalls and share their experiences in building big data systems.

Fundamentals of Software Architecture for Big Data

KURS 1, 20 Stunden

Was Sie lernen werden

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create a performant, scalable distributed system that handles big data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Test Driven Development (TDD)

Kategorie: Software Engineering

Kategorie: Software Architecture

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Blockchain

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Transaction Processing

Kategorie: System Monitoring

Kategorie: Service Level

Kategorie: Databases

Kategorie: Program Development

Kategorie: Database Theory

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Software Development

Kategorie: Microservices

Kategorie: Software Systems

Software Architecture Patterns for Big Data

KURS 2, 26 Stunden

Was Sie lernen werden

Compare, measure, and test big data models for production use.
Write custom performance tests to measure the characteristics of a distributed system.
Use queues to horizontally distribute large workloads.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Software Architecture

Kategorie: Performance Testing

Kategorie: Database Theory

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Scalability

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Performance Stress Testing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Microservices

Kategorie: Database Architecture and Administration

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Database Systems

Kategorie: Data Store

Kategorie: Software Engineering

Kategorie: Data Infrastructure

Applications of Software Architecture for Big Data

KURS 3, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

Practice software engineering fundamentals; test first development, refactoring, continuous integration, and continuous delivery.
Architect and create a big data or distributed system using rest collaboration, event collaboration, and batch processing.
Create a performant, scalable distributed system that handles big data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Database Management

Kategorie: System Monitoring

Kategorie: System Testing

Kategorie: Software Systems

Kategorie: Microservices

Kategorie: Middleware

Kategorie: Application Deployment

Kategorie: Acceptance Testing

Kategorie: Functional Requirement

Kategorie: Site Reliability Engineering

Kategorie: Software Architecture

Kategorie: Database Development

Kategorie: Databases

Kategorie: Prototyping

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Web Applications

Kategorie: Software Engineering

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Distributed Computing

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozenten

Tyson Gern

University of Colorado Boulder

3 Kurse13.492 Lernende

von

University of Colorado Boulder

Partner in der Branche

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus Software Architecture for Big Data

Durchschnitt über alle 3 Kurse

5 Sterne
39,16 %
4 Sterne
19,58 %
3 Sterne
15,38 %
2 Sterne
7,69 %
1 Stern
18,18 %

Kurs: Fundamentals of Software Architecture for Big Data

4.0

Geprüft am 15. Dez. 2023

The course is knowledgeable and enriching. The is scope for more peer interaction and virtual discussions/meetings once in a while.

Kurs: Software Architecture Patterns for Big Data

4.0

Geprüft am 18. Juli 2025

good but i didn't get my full study because i didn't study java before

Kurs: Applications of Software Architecture for Big Data

5.0

Geprüft am 11. Nov. 2023

This course is really great, by completing all the practical assignments I learned about many key concepts of modern software engineering.

Weitere Bewertungen anzeigen

Schalten Sie den Zugang zu mehr als 10.000 Kursen mit einem Abonnement frei
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich den über 4.700 globalen Unternehmen an, die Coursera for Business wählen

Häufig gestellte Fragen

A cross-listed course is offered under two or more CU Boulder degree programs on Coursera. For example, Dynamic Programming, Greedy Algorithms is offered as both CSCA 5414 for the MS-CS and DTSA 5503 for the MS-DS.

· You may not earn credit for more than one version of a cross-listed course.

· You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.

· Your transcript will be affected. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. However, we encourage you to take your program's versions of cross-listed courses (when available) to ensure your CU transcript reflects the substantial amount of coursework you are completing directly in your home department. Any courses you complete from another program will appear on your CU transcript with that program’s course prefix (e.g., DTSA vs. CSCA).

· Programs may have different minimum grade requirements for admission and graduation. For example, the MS-DS requires a C or better on all courses for graduation (and a 3.0 pathway GPA for admission), whereas the MS-CS requires a B or better on all breadth courses and a C or better on all elective courses for graduation (and a B or better on each pathway course for admission). All programs require students to maintain a 3.0 cumulative GPA for admission and graduation.

Yes. Cross-listed courses are considered equivalent when evaluating graduation requirements. You can identify cross-listed courses by checking your program’s student handbook.

You may upgrade and pay tuition during any open enrollment period to earn graduate-level CU Boulder credit for << this course/ courses in this specialization>>. Because << this course is / these courses are >> cross listed in both the MS in Computer Science and the MS in Data Science programs, you will need to determine which program you would like to earn the credit from before you upgrade.

MS in Data Science (MS-DS) Credit: To upgrade to the for-credit data science (DTSA) version of << this course / these courses >>, use the MS-DS enrollment form. See How It Works.

MS in Computer Science (MS-CS) Credit: To upgrade to the for-credit computer science (CSCA) version of << this course / these courses >>, use the MS-CS enrollment form. See How It Works.

If you are unsure of which program is the best fit for you, review the MS-CS and MS-DS program websites, and then contact [email hidden] or [email hidden] if you still have questions.