Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel principiante

Algorítmica y programación en Java y/o Python. Lectura en Inglés. Experiencia con bases de datos relacionales (SQL).​

Aprox. 16 horas para completar
Español (Spanish)

Qué aprenderás

  • Determinar la pertinencia de usar tecnologías de Big Data a un problema dado

  • Desarrollar proyectos sencillos de procesamiento escalable en Spark.   

  • Conocer el rol de la computación en la nube como alternativa para procesar y almacenar Big Data, así como sus ventajas y riesgos

  • Identificar las características de una solución de Big Data, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento escalable. 

Habilidades que obtendrás

  • manejo de volúmenes enormes de datos
  • Manejo de plataformas escalables de cómputo
  • manejo de información en la nube
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Nivel principiante

Algorítmica y programación en Java y/o Python. Lectura en Inglés. Experiencia con bases de datos relacionales (SQL).​

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ofrecido por

Placeholder

Universidad de los Andes

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

28 minutos para completar

Introducción

28 minutos para completar
1 video (Total 5 minutos), 4 lecturas
4 horas para completar

¿Qué es Big Data?

4 horas para completar
3 videos (Total 28 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

¿Cómo almacenamos Big Data?

4 horas para completar
3 videos (Total 10 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

¿Cómo procesamos Big Data?

3 horas para completar
3 videos (Total 12 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data?

4 horas para completar
5 videos (Total 48 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Acerca de Programa especializado: Plataformas para procesar datos no tradicionales​

Plataformas para procesar datos no tradicionales​

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.