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学生职业成果

50%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

50%

通过此课程获得实实在在的工作福利

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为19 小时

建议:8 horas semana en promedio...

西班牙语(Spanish)

字幕:西班牙语(Spanish)

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提供方

巴塞罗那自治大学 徽标

巴塞罗那自治大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

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完成时间为 1 小时

INTRODUCCIÓN

完成时间为 1 小时
1 个视频 (总计 3 分钟), 8 个阅读材料
8 个阅读材料
BIENVENIDA1分钟
Contenidos del curso (Temario)3分钟
Organización del curso y evaluación7分钟
Sobre el certificado2分钟
FAQs - Generales10分钟
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2分钟
FAQs - Certificado10分钟
Links relacionados2分钟
完成时间为 1 小时

LA MÁQUINA VIRTUAL

完成时间为 1 小时
4 个视频 (总计 16 分钟), 4 个阅读材料
4 个视频
Instalación de la máquina virtual - Import start4分钟
Instalación de la máquina virtual - Tips3分钟
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4分钟
4 个阅读材料
Link para la descarga de la MV_Cloudera20分钟
Instalación de la MV - Import start20分钟
Instalación de la MV - Tips10分钟
Instalación de la MV - Pyspark set up10分钟
完成时间为 2 小时

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

完成时间为 2 小时
7 个视频 (总计 55 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
7 个视频
El ecosistema Hadoop11分钟
Modelo Map Reduce11分钟
HDFS: Hadoop Distributed File System7分钟
Arquitectura HDFS8分钟
YARN: Yet Another Resource Negotiator8分钟
HADOOP6分钟
1 个阅读材料
LEEME10分钟
2 个练习
Cuestionario ecosistema Hadoop20分钟
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30分钟
2

2

完成时间为 2 小时

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

完成时间为 2 小时
7 个视频 (总计 76 分钟)
7 个视频
Tipos de datos8分钟
Tecnologías SQL y NoSQL12分钟
Consistencia, fiabilidad y escalabilidad7分钟
Tecnologías de BBDD NoSQL I11分钟
Tecnologías de BBDD NoSQL II22分钟
Introducción a BBDD analíticas y orientadas a grafos12分钟
1 个练习
Bases de datos NoSQL18分钟
3

3

完成时间为 2 小时

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 44 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Adquisición de datos13分钟
Apache Flume6分钟
Apache Sqoop6分钟
Apache Kafka7分钟
SQOOP7分钟
1 个阅读材料
LEEME10分钟
2 个练习
Adquisición de datos18分钟
Ejercicio práctico Apache Sqoop20分钟
4

4

完成时间为 3 小时

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

完成时间为 3 小时
10 个视频 (总计 102 分钟), 1 个阅读材料, 3 个测验
10 个视频
Bases de datos analíticas10分钟
Business Intelligence14分钟
Apache Impala8分钟
Apache Hive11分钟
Apache Spark14分钟
Graph processing (I)11分钟
Graph processing (II)13分钟
HIVE6分钟
SPARK8分钟
1 个阅读材料
LEEME10分钟
3 个练习
Bases de datos analíticas18分钟
Ejercicio Apache Hive6分钟
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30分钟
4.3
74 条评论Chevron Right

来自Big Data: adquisición y almacenamiento de datos的热门评论

创建者 SCJan 29th 2020

Un excelente curso para introducirnos de manera apropiada y brindarnos un contexto mas claro a lo que es el mundo de la Big Data y sus principales herramientas en entornos empresariales

创建者 WMFeb 1st 2020

Un curso bastante enriquecedor sobre todos para aquellos que empezamos a familiarizarnos con las herramientas existentes para Big Data

关于 Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 专项课程

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

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