このコースについて

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Learner Career Outcomes

50%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約19時間で修了

推奨:8 horas semana en promedio...

スペイン語

字幕:スペイン語

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中級レベル

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講師

講師の評価4.5/5 (18 件の評価)Info
インストラクターの画像、Antonio Espinosa

Antonio Espinosa 

Profesor Agregado Interino
Departamento de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos
受講者2,174
1 コース
インストラクターの画像、Tomás Margalef

Tomás Margalef 

Catedrático
Dept. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos
受講者2,174
1 コース
インストラクターの画像、Andrés Cencerrado

Andrés Cencerrado 

Profesor
Área de Arquitectura y de Tecnología de Computadores
受講者2,174
1 コース

提供:

バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona) ロゴ

バルセロナ自治大学(Universitat Autònoma de Barcelona)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

INTRODUCCIÓN

1時間で修了
1件のビデオ (合計3分), 8 readings
1件のビデオ
8件の学習用教材
BIENVENIDA1 分
Contenidos del curso (Temario)3 分
Organización del curso y evaluación7 分
Sobre el certificado2 分
FAQs - Generales10 分
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2 分
FAQs - Certificado10 分
Links relacionados2 分
1時間で修了

LA MÁQUINA VIRTUAL

1時間で修了
4件のビデオ (合計16分), 4 readings
4件のビデオ
Instalación de la máquina virtual - Import start4 分
Instalación de la máquina virtual - Tips3 分
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4 分
4件の学習用教材
Link para la descarga de la MV_Cloudera20 分
Instalación de la MV - Import start20 分
Instalación de la MV - Tips10 分
Instalación de la MV - Pyspark set up10 分
2時間で修了

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

2時間で修了
7件のビデオ (合計55分), 1 reading, 2 quizzes
7件のビデオ
El ecosistema Hadoop11 分
Modelo Map Reduce11 分
HDFS: Hadoop Distributed File System7 分
Arquitectura HDFS8 分
YARN: Yet Another Resource Negotiator8 分
HADOOP6 分
1件の学習用教材
LEEME10 分
2の練習問題
Cuestionario ecosistema Hadoop20 分
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30 分
2

2

2時間で修了

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

2時間で修了
7件のビデオ (合計76分)
7件のビデオ
Tipos de datos8 分
Tecnologías SQL y NoSQL12 分
Consistencia, fiabilidad y escalabilidad7 分
Tecnologías de BBDD NoSQL I11 分
Tecnologías de BBDD NoSQL II22 分
Introducción a BBDD analíticas y orientadas a grafos12 分
1の練習問題
Bases de datos NoSQL18 分
3

3

2時間で修了

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

2時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Adquisición de datos13 分
Apache Flume6 分
Apache Sqoop6 分
Apache Kafka7 分
SQOOP7 分
1件の学習用教材
LEEME10 分
2の練習問題
Adquisición de datos18 分
Ejercicio práctico Apache Sqoop20 分
4

4

3時間で修了

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

3時間で修了
10件のビデオ (合計102分), 1 reading, 3 quizzes
10件のビデオ
Bases de datos analíticas10 分
Business Intelligence14 分
Apache Impala8 分
Apache Hive11 分
Apache Spark14 分
Graph processing (I)11 分
Graph processing (II)13 分
HIVE6 分
SPARK8 分
1件の学習用教材
LEEME10 分
3の練習問題
Bases de datos analíticas18 分
Ejercicio Apache Hive6 分
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30 分
4.4
52件のレビューChevron Right

Big Data: adquisición y almacenamiento de datos からの人気レビュー

by 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

by WMFeb 1st 2020

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

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。