Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

50%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
Spanisch
Untertitel: Spanisch

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Universitat Autònoma de Barcelona

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(1,499 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCCIÓN

1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min), 8 Lektüren
8 Lektüren
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 Stunde zum Abschließen

LA MÁQUINA VIRTUAL

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 16 min), 4 Lektüren
4 Videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 Lektüren
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 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 55 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
7 Videos
El ecosistema Hadoop11m
Modelo Map Reduce11m
HDFS: Hadoop Distributed File System7m
Arquitectura HDFS8m
YARN: Yet Another Resource Negotiator8m
HADOOP6m
1 Lektüre
LEEME10m
2 praktische Übungen
Cuestionario ecosistema Hadoop30m
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

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

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 76 min)
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 praktische Übung
Bases de datos NoSQL30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 44 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Adquisición de datos13m
Apache Flume6m
Apache Sqoop6m
Apache Kafka7m
SQOOP7m
1 Lektüre
LEEME10m
2 praktische Übungen
Adquisición de datos30m
Ejercicio práctico Apache Sqoop20m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
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 Lektüre
LEEME10m
3 praktische Übungen
Bases de datos analíticas30m
Ejercicio Apache Hive30m
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30m

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Top-Bewertungen von BIG DATA: ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS

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Über den Spezialisierung 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

Häufig gestellte Fragen

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