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Arquitecturas de Big Data
  • Level Foundation
  • المدة 16 ساعات hours
  • الطبع بواسطة Universidad de los Andes
  • Offered by

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El curso de Arquitecturas de Big Data busca que identifiques las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento escalable. Desarrollaremos ejemplos usando infraestructuras basadas en Hadoop y en Spark, teniendo presente la pertinencia de las plataformas basadas en nube pública para soportar la escalabilidad de estas soluciones. El curso está dirigido a personas con conocimientos básicos en manejo de herramientas computacionales y programación en al menos uno de estos lenguajes (Python, Java). Dado que en este curso se hará uso de un programa descargable, aseguraté de tener un computador con la siguiente configuración mínima: Mínimo 8 GB de memoria RAM. Mínimo 200 GB de espacio libre en disco. Alguno de los siguientes sistemas operativos: Windows, Linux, Macintosh, o Solaris.

الوحدات

Introducción al curso

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1 Discussions

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  • Introducción al curso

4 Readings

  • Bienvenida al curso
  • Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña
  • Léeme antes de empezar
  • Recomendaciones técnicas

Respondiendo a las preguntas: ¿Por qué Big Data? ¿Cuándo Big Data?

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre ¿Por qué y cuándo Big Data?

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  • Introducción al módulo 1
  • ¿Por qué y cuándo Big Data? Video

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  • Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña

¿Qué es, entonces, Big Data?

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre Big Data y las 3Vs

¿En qué se diferencian estas características de las ofrecidas por las arquitecturas y tecnologías de datos tradicionales?

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre que es el Big Data

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  • Diferencias con arquitecturas tradicionales

Los requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data

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  • Introducción al Modulo 2
  • Requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data

1 Readings

  • Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña

Una arquitectura conceptual que nos permita plantear y estudiar soluciones

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre arquitectura conceptual que nos permita plantear y estudiar soluciones

Sistemas de archivos distribuidos

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre sistemas de archivos distribuidos

Data Lakes y sistemas manejadores de bases de datos NoSQL

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1 Assignment

  • Cuestionario sobre Data Lakes y sistemas manejadores de bases de datos NoSQL

1 Videos

  • ¿Qué son los DataLakes?

Introduccion al procesamiento escalable y Map-Reduce

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1 Assignment

  • Cuestionario formativo sobre procesamiento escalable y Map-Reduce

2 Videos

  • Introducción al Módulo 3
  • Procesamiento escalable, paralelo, relación con el almacenamiento.

1 Readings

  • Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña

Introducción a Spark

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1 Programming

  • Actividad de Proyecto: Spark en Docker

1 Assignment

  • Cuestionario sobre Spark

Arquitecturas para procesamiento de flujos de datos

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1 Assignment

  • ¿Cómo procesamos Big Data?

1 Videos

  • Streaming de datos:Kafka, Spark Structured Streaming

1 Readings

  • Los grandes jugadores

¿Qué es la computación en la nube?

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1 Assignment

  • Cuestionario formativo sobre La Nube

2 Videos

  • Introducción al M4
  • ¿Qué es la computación en la nube?

1 Readings

  • Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña

¿Cómo procesar información en la nube?

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1 Videos

  • Beneficios y retos de los Servicios Públicos en la Nube

La fusión entre la nube y Big Data

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2 Assignment

  • Cuestionario formativo sobre la Nube y Big Data
  • Cuestionario sobre ¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data?

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  • Big Data en acción en Uniandes

1 Readings

  • Lectura Actividad: Exploración de la nube: Demostraciones

Cierre del curso

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  • Cierre del curso

Auto Summary

Discover the intricacies of Big Data solutions with "Arquitecturas de Big Data," an immersive course by Coursera. Dive into Hadoop and Spark infrastructures, focusing on scalable processing and public cloud platforms. Ideal for those with basic programming skills (Python, Java), this foundational IT & Computer Science course spans 960 minutes. Subscription options include Starter and Professional plans. Ensure your computer meets the minimum requirements for an optimal learning experience. Perfect for aspiring data architects and IT professionals.

Claudia Lucía Jiménez-Guarín
Instructors

Claudia Lucía Jiménez-Guarín

Christian Fernando Ariza Porras
Instructors

Christian Fernando Ariza Porras

Harold Enrique Castro Barrera
Instructors

Harold Enrique Castro Barrera