Big Data adquisición y almacenamiento de datos
¿Estás interesado en tener un conocimiento más detallado sobre las herramientas y aplicaciones Big Data?En este curso aprenderás los principios para comprender la terminología, conceptos básicos y herramientas más importantes para resolver problemas de análisis de datos enfocándonos en los problemas y las aplicaciones. El objetivo es proporcionar una visión de sistema para entender los retos más importantes que nos encontramos cuando trabajamos en entornos con grandes volúmenes de datos.
En el curso se plantea una introducción a diversas herramientas utilizadas de forma común en la comunidad como Hadoop, Spark o Hive y tendrás que resolver diferentes retos de análisis de datos mediante su uso.
Al terminar el curso habrás adquirido conocimientos sobre el ecosistema de herramientas Big Data incluyendo ejemplos de uso con problemas industriales y científicos. Tendrás una serie de recursos sobre cómo un análisis a realizar se traduce en una serie de operaciones de recolección de datos, monitorización, almacenamiento, análisis y creación de informes sobre los resultados obtenidos. También adquirirás un criterio para elegir cuál es la herramienta más adecuada para resolver un cierto problema de análisis de datos a partir de los requerimientos de uso de las herramientas.
El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de primeros cursos de estudios universitarios relacionados con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar de análisis de datos con herramientas de código abierto. Para realizar los ejercicios es necesario utilizar una máquina virtual que deberá ser instalada en tu ordenador.
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Syllabus
Syllabus - What you will learn from this course
Week 1
INTRODUCCIÓN
LA MÁQUINA VIRTUAL
MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop
Week 2
MÓDULO 2 - Tecnologías SQL y NoSQL. Consistencia, fiabilidad y escalabilidad
Week 3
MÓDULO 3 - Adquisición de datos
Week 4
MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial
FAQ
When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Reviews
Muy buena combinación entre contenido teorico y ejercicios practicos, dando las bases para su eleboración incentivando la consulta externa e investigación
Bastante claro y fácil de entender. Me gusto mucho los profesores son claros , me gustaría que tuviéramos más ejercicios prácticos ya que solo así se aprende.Muchas gracias.
muy bien. Lamentablemente en las partes practicas siempre hay algun que otro problema. pero siempre hay alguna respuesta de algun instructor que es util.
Es un curso maravilloso, muy importante leer las especificaciones técnicas de tu equipo antes de iniciarlo para no tener inconvenientes.
Los conocimientos adquiridos son muy importantes!
