Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

50%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

50%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 20 horas para completar

Español (Spanish)

Subtítulos: Español (Spanish)

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ofrecido por

Logotipo de Universitat Autònoma de Barcelona

Universitat Autònoma de Barcelona

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

INTRODUCCIÓN

1 hora para completar
1 video (Total 3 minutos), 8 lecturas
8 lecturas
BIENVENIDA1m
Contenidos del curso (Temario)3m
Organización del curso y evaluación7m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2m
FAQs - Certificado10m
Links relacionados2m
1 hora para completar

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 hora para completar
4 videos (Total 16 minutos), 4 lecturas
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 lecturas
Link para la descarga de la MV_Cloudera20m
Instalación de la MV - Import start20m
Instalación de la MV - Tips10m
Instalación de la MV - Pyspark set up10m
2 horas para completar

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

2 horas para completar
7 videos (Total 55 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
7 videos
El ecosistema Hadoop11m
Modelo Map Reduce11m
HDFS: Hadoop Distributed File System7m
Arquitectura HDFS8m
YARN: Yet Another Resource Negotiator8m
HADOOP6m
1 lectura
LEEME10m
2 ejercicios de práctica
Cuestionario ecosistema Hadoop20m
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

MÓDULO 2 - Tecnologías SQL y NoSQL. Consistencia, fiabilidad y escalabilidad

2 horas para completar
7 videos (Total 76 minutos)
7 videos
Tipos de datos8m
Tecnologías SQL y NoSQL12m
Consistencia, fiabilidad y escalabilidad7m
Tecnologías de BBDD NoSQL I11m
Tecnologías de BBDD NoSQL II22m
Introducción a BBDD analíticas y orientadas a grafos12m
1 ejercicio de práctica
Bases de datos NoSQL18m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

2 horas para completar
6 videos (Total 44 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
Adquisición de datos13m
Apache Flume6m
Apache Sqoop6m
Apache Kafka7m
SQOOP7m
1 lectura
LEEME10m
2 ejercicios de práctica
Adquisición de datos18m
Ejercicio práctico Apache Sqoop20m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

3 horas para completar
10 videos (Total 102 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
10 videos
Bases de datos analíticas10m
Business Intelligence14m
Apache Impala8m
Apache Hive11m
Apache Spark14m
Graph processing (I)11m
Graph processing (II)13m
HIVE6m
SPARK8m
1 lectura
LEEME10m
3 ejercicios de práctica
Bases de datos analíticas18m
Ejercicio Apache Hive6m
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30m

Revisiones

Principales revisiones sobre BIG DATA: ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Este programa está pensado como una entrada al mundo de los datos masivos y su tratamiento. El primer curso tiene como objetivo mostrar al estudiante el impacto del Big Data en la sociedad actual, tanto en el mundo de los negocios como en el de la política y administraciones públicas, los medios de comunicación y/o la investigación científica. A lo largo de los cursos 2, 3 y 4 se estudian la identificación, captura, pre-procesamiento, análisis y visualización de datos, desde un punto de vista “usuario”, y con una orientación práctica. Finalmente, el Capstone Project permite al estudiante aplicar los conocimientos adquiridos a un caso práctico del campo de la astronomía. Al finalizar los cursos de esta especialización el estudiante será capaz de: 1. Entender el impacto del tratamiento de datos masivos en la sociedad actual. 2. Entender y explicar la procedencia y características de los datos masivos. 3. Adquirir, preparar, almacenar, analizar, visualizar y manejar grandes conjuntos de datos. 4. Extraer información de los datos. 5. Trabajar dentro del ecosistema Hadoop. 6. Contestar a una pregunta bien formulada en función de la información disponible. Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa. Necesitarás una computadora de 64bits que permita virtualizacion, con un mínimo de 6G de RAM (8G recomendable) y 20G disponibles en disco....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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