About this Course
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Learners taking this Course are

  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Technical Support Associates
  • Business Analysts

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
1 hour to complete

INTRODUCCIÓN

1 video (Total 3 min), 8 readings
8 readings
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 hour to complete

LA MÁQUINA VIRTUAL

4 videos (Total 16 min), 4 readings
4 videos
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4 readings
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 hours to complete

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

7 videos (Total 55 min), 1 reading, 2 quizzes
7 videos
El ecosistema Hadoop11m
Modelo Map Reduce11m
HDFS: Hadoop Distributed File System7m
Arquitectura HDFS8m
YARN: Yet Another Resource Negotiator8m
HADOOP6m
1 reading
LEEME10m
2 practice exercises
Cuestionario ecosistema Hadoop20m
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30m
Week
2
2 hours to complete

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

7 videos (Total 76 min), 1 quiz
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 practice exercise
Bases de datos NoSQL18m
Week
3
2 hours to complete

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

6 videos (Total 44 min), 1 reading, 2 quizzes
6 videos
Adquisición de datos13m
Apache Flume6m
Apache Sqoop6m
Apache Kafka7m
SQOOP7m
1 reading
LEEME10m
2 practice exercises
Adquisición de datos18m
Ejercicio práctico Apache Sqoop20m
Week
4
3 hours to complete

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

10 videos (Total 102 min), 1 reading, 3 quizzes
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 reading
LEEME10m
3 practice exercises
Bases de datos analíticas18m
Ejercicio Apache Hive6m
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30m
4.6
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Top reviews from Big Data: adquisición y almacenamiento de datos

By HRJun 2nd 2019

Me gusto las prácticas, me gustaría que también incluyeran bases de conocimientos de Spark como trucos o sentencias que puedan servir para los datos.

By RMJul 4th 2019

Introductorio pero muy práctico, perfecto para la gente que nos iniciamos en este campo.

Instructors

Avatar

Antonio Espinosa

Profesor Agregado Interino
Departamento de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos
Avatar

Tomás Margalef

Catedrático
Dept. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos
Avatar

Andrés Cencerrado

Profesor
Área de Arquitectura y de Tecnología de Computadores

About Universitat Autònoma de Barcelona

The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

About the Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Specialization

Este programa, de 4 cursos más un proyecto final, 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 utilizar en conjunto las herramientas y conceptos vistos en los cursos precedentes en un campo donde el concepto “Big Data” es innegable: el estudio de las galaxias. 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 (capstone project) Contamos con un conjunto maravilloso de profesores, con una gran experiencia en el tema, provenientes tanto de la universidad como de la empresa....
Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • 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.

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