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.
Arquitecturas de Big Data
Arquitecturas de Big Data
Ce cours fait partie de Spécialisation "Plataformas para procesar datos no tradicionales"
Instructeurs : Claudia Lucía Jiménez-Guarín
1 956 déjà inscrits
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Determinar la pertinencia de usar tecnologías de Big Data a un problema dado
Desarrollar proyectos sencillos de procesamiento escalable en Spark.
Conocer el rol de la computación en la nube como alternativa para procesar y almacenar Big Data, así como sus ventajas y riesgos
Identificar las características de una solución de Big Data, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento escalable.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Cloud Platforms
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Cloud Computing Architecture
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Public Cloud
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Cloud Services
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : NoSQL
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
13 devoirs
Enseigné en Espagnol
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Plataformas para procesar datos no tradicionales"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 5 modules dans ce cours
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