“大规模数据库系统”专业面向寻求培养分布式数据库系统、云计算和机器学习高级技能的研究生。通过三门综合课程，您将深入探讨分布式数据库架构、事务管理、并发控制、查询优化和数据可靠性协议等关键主题，使您能够处理复杂的数据环境。您还将获得云计算概念的实践经验，包括 Hadoop 和 MapReduce 框架，这对于大规模数据处理至关重要。此外，您还将探索机器学习应用程序，例如协作筛选、聚类和分类技术，学习优化这些模型，以便在分布式系统中进行可扩展分析。

在本专业课程结束时，您将对优化大规模数据仓库和实施机器学习算法以进行可扩展分析有所了解。此专业化将使您准备好设计和优化高性能、容错的数据解决方案，使您能够很好地使用数据分析、云服务和机器学习开发等行业的大规模分布式系统。

应用的学习项目

学习者将参与模拟管理和优化分布式数据库系统的实际挑战的场景，同时结合自我反思的阅读材料。通过自我反思的阅读，学习者将分布式数据库理论、查询优化和机器学习集成的技术概念与他们自己的专业目标和经验联系起来。他们将反思他们的决策在设计容错系统、提高可扩展性以及在实际场景中平衡性能与安全性的影响。

这种整体方法可确保学习者培养一种反思性思维方式，以应对云计算、机器学习和大规模数据分析等数据驱动型行业中分布式系统的复杂性。