Explore

Big Data: adquisición y almacenamiento de datos

Approx. 11 hours to complete

Save Course

Go to Course

Course Summary

Learn the basics of data acquisition and storage with this course. Explore the different types of data storage and retrieval systems, and learn how to design and implement them.

Key Learning Points

Explore the different types of data storage and retrieval systems
Learn how to design and implement data storage systems
Discover the basics of data acquisition and storage

Learning Outcomes

Design and implement data storage systems
Understand the different types of data storage and retrieval systems
Develop skills in data acquisition and storage

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

Basic knowledge of databases
Familiarity with programming concepts

Course Difficulty Level

Intermediate

Course Format

Online
Self-paced

Similar Courses

Database Management Essentials
Data Management and Analysis

Related Education Paths

Notable People in This Field

Ted Dunning
Michael Stonebraker

Related Books

Description

¿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.

Outline

INTRODUCCIÓN
Presentación de la especialización
BIENVENIDA
Contenidos del curso (Temario)
Organización del curso y evaluación
Resolver dudas e incidencias
Sobre el certificado
FAQs - Generales
FAQs - Cuestionarios y ejercicios
FAQs - Certificado
Links relacionados

LA MÁQUINA VIRTUAL
Introducción
Instalación de la máquina virtual - Import start
Instalación de la máquina virtual - Tips
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup
Link para la descarga de la MV_Cloudera
Instalación de la MV - Import start
Instalación de la MV - Tips
Instalación de la MV - Pyspark set up

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop
Introducción
El ecosistema Hadoop
Modelo Map Reduce
HDFS: Hadoop Distributed File System
Arquitectura HDFS
YARN: Yet Another Resource Negotiator
HADOOP
LEEME
Cuestionario ecosistema Hadoop
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS

MÓDULO 2 - Tecnologías SQL y NoSQL. Consistencia, fiabilidad y escalabilidad
Introducción
Tipos de datos
Tecnologías SQL y NoSQL
Consistencia, fiabilidad y escalabilidad
Tecnologías de BBDD NoSQL I
Tecnologías de BBDD NoSQL II
Introducción a BBDD analíticas y orientadas a grafos
Bases de datos NoSQL

MÓDULO 3 - Adquisición de datos
Introducción
Adquisición de datos
Apache Flume
Apache Sqoop
Apache Kafka
SQOOP
LEEME
Adquisición de datos
Ejercicio práctico Apache Sqoop

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial
Introducción
Bases de datos analíticas
Business Intelligence
Apache Impala
Apache Hive
Apache Spark
Graph processing (I)
Graph processing (II)
HIVE
SPARK
LEEME
Bases de datos analíticas
Ejercicio Apache Hive
Ejercicio sesión básica con Apache Spark

Summary of User Reviews

Pros from User Reviews

The course is comprehensive and covers a wide range of topics
The course curriculum is well-structured and easy to follow
The instructors are knowledgeable and provide clear explanations
The course assignments are practical and relevant
The course materials are of high quality

Cons from User Reviews

Some users found the course to be too basic
Some users experienced technical difficulties with the platform
Some users found the course to be too theoretical
Some users felt that the course lacked depth in certain areas
Some users found the assessments to be too difficult or time-consuming

Recommended for you

Internet de las cosas (IoT) y Big Data

El internet de las cosas (IoT) esta revolucionando diferentes ecosistemas de la llamada revolucion 4. 0. 0. Herramientas para la creación de interfaces de usuario...

Save Course

Introducción a los Sistemas de Información Gerencial (MIS): Una guía de supervivencia

Obtén las habilidades y el conocimiento necesarios para tener éxito en un mundo corporativo dominado por los sistemas de información gerencial (SIG o MIS)....

Save Course