Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

50%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

50%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 20 horas para completar

Sugerido: 8 horas semana en promedio...

Espanhol

Legendas: Espanhol

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oferecido por

Logotipo de Universidade Autônoma de Barcelona

Universidade Autônoma de Barcelona

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

INTRODUCCIÓN

1 hora para concluir
1 vídeo (Total 3 mín.), 8 leituras
8 leituras
BIENVENIDA1min
Contenidos del curso (Temario)3min
Organización del curso y evaluación7min
Sobre el certificado2min
FAQs - Generales10min
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2min
FAQs - Certificado10min
Links relacionados2min
1 hora para concluir

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 16 mín.), 4 leituras
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4min
Instalación de la máquina virtual - Tips3min
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4min
4 leituras
Link para la descarga de la MV_Cloudera20min
Instalación de la MV - Import start20min
Instalación de la MV - Tips10min
Instalación de la MV - Pyspark set up10min
2 horas para concluir

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 55 mín.), 1 leitura, 2 testes
7 videos
El ecosistema Hadoop11min
Modelo Map Reduce11min
HDFS: Hadoop Distributed File System7min
Arquitectura HDFS8min
YARN: Yet Another Resource Negotiator8min
HADOOP6min
1 leituras
LEEME10min
2 exercícios práticos
Cuestionario ecosistema Hadoop20min
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

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

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 76 mín.)
7 videos
Tipos de datos8min
Tecnologías SQL y NoSQL12min
Consistencia, fiabilidad y escalabilidad7min
Tecnologías de BBDD NoSQL I11min
Tecnologías de BBDD NoSQL II22min
Introducción a BBDD analíticas y orientadas a grafos12min
1 exercício prático
Bases de datos NoSQL18min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 44 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Adquisición de datos13min
Apache Flume6min
Apache Sqoop6min
Apache Kafka7min
SQOOP7min
1 leituras
LEEME10min
2 exercícios práticos
Adquisición de datos18min
Ejercicio práctico Apache Sqoop20min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

3 horas para concluir
10 vídeos (Total 102 mín.), 1 leitura, 3 testes
10 videos
Bases de datos analíticas10min
Business Intelligence14min
Apache Impala8min
Apache Hive11min
Apache Spark14min
Graph processing (I)11min
Graph processing (II)13min
HIVE6min
SPARK8min
1 leituras
LEEME10min
3 exercícios práticos
Bases de datos analíticas18min
Ejercicio Apache Hive6min
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30min

Avaliações

Principais avaliações do BIG DATA: ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS
Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados 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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.