이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

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가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 10시간 필요
스페인어
자막: 스페인어

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제공자:

 바르셀로나 자치대학교 로고

바르셀로나 자치대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCCIÓN

완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 3분), 8 개의 읽기 자료
1개의 동영상
8개의 읽기 자료
BIENVENIDA1m
Contenidos del curso (Temario)3m
Organización del curso y evaluación7m
Sobre el certificado2m
FAQs - Generales10m
FAQs - Cuestionarios y ejercicios2m
FAQs - Certificado10m
Links relacionados2m
완료하는 데 1시간 필요

LA MÁQUINA VIRTUAL

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 4 개의 읽기 자료
4개의 동영상
Instalación de la máquina virtual - Import start4m
Instalación de la máquina virtual - Tips3m
Instalación de la máquina virtual - Pyspark setup4m
4개의 읽기 자료
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
완료하는 데 2시간 필요

MÓDULO 1 - Introducción al ecosistema Apache Hadoop

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 55분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
El ecosistema Hadoop11m
Modelo Map Reduce11m
HDFS: Hadoop Distributed File System7m
Arquitectura HDFS8m
YARN: Yet Another Resource Negotiator8m
HADOOP6m
1개의 읽기 자료
LEEME10m
2개 연습문제
Cuestionario ecosistema Hadoop20m
Ejercicio práctico Hadoop y HDFS30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

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

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 76분)
7개의 동영상
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
1개 연습문제
Bases de datos NoSQL18m
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3

완료하는 데 2시간 필요

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 44분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Adquisición de datos13m
Apache Flume6m
Apache Sqoop6m
Apache Kafka7m
SQOOP7m
1개의 읽기 자료
LEEME10m
2개 연습문제
Adquisición de datos18m
Ejercicio práctico Apache Sqoop20m
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완료하는 데 3시간 필요

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 102분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
Bases de datos analíticas10m
Business Intelligence14m
Apache Impala8m
Apache Hive11m
Apache Spark14m
Graph processing (I)11m
Graph processing (II)13m
HIVE6m
SPARK8m
1개의 읽기 자료
LEEME10m
3개 연습문제
Bases de datos analíticas18m
Ejercicio Apache Hive6m
Ejercicio sesión básica con Apache Spark30m

검토

BIG DATA: ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

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