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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 2번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 18시간 필요

권장: 8 horas semana en promedio...

스페인어

자막: 스페인어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCCIÓN

1개 동영상 (총 3분), 8 readings
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

4개 동영상 (총 16분), 4 readings
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

7개 동영상 (총 55분), 1 reading, 2 quizzes
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
완료하는 데 2시간 필요

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

7개 동영상 (총 76분), 1 quiz
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
3
완료하는 데 2시간 필요

MÓDULO 3 - Adquisición de datos

6개 동영상 (총 44분), 1 reading, 2 quizzes
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
4
완료하는 데 3시간 필요

MÓDULO 4 - Herramientas para el análisis de datos industrial

10개 동영상 (총 102분), 1 reading, 3 quizzes
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
4.5
23개의 리뷰Chevron Right

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Big Data: adquisición y almacenamiento de datos의 최상위 리뷰

대학: RMJul 4th 2019

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

대학: JSJan 27th 2019

Buenísimo, totalmente recomendado. Excelente material y atención.\n\nMuchas gracias.

강사

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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
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Andrés Cencerrado

Profesor
Área de Arquitectura y de Tecnología de Computadores

바르셀로나 자치대학교 정보

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....

Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos 전문 분야 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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