La arquitectura de Big Data consiste en tratar y analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados de manera convencional, al superar las capacidades de otras herramientas de software utilizadas convencionalmente para el almacenamiento, gestión y procesamiento de datos.
El arquitecto de datos trabaja de cerca con el cliente y con otros profesionales como el “arquitecto de soluciones” y es capaz de traducir los requisitos empresariales del cliente en una solución de Big Data.
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).
Únete al canal oficial de CardBiss para más Cursos GRATIS
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.
Lo que aprenderás:
- Introducción
- Te damos la bienvenida al curso “Arquitecturas de Big Data”. Te invitamos a realizar las lecturas sobre acceso al curso y recursos.
- ¿Qué es Big Data?
- Bienvenido al primer módulo del curso. En este módulo responderemos a la pregunta ¿Qué es el Big Data?.
Para ellos nos centraremos en conocer como llegamos hoy al Big Data, las decisiones son las 3V principales e identificaremos las diferencias que Big Data con las arquitecturas tiene tradicionales.
- ¿Cómo almacenamos Big Data?
- Bienvenido al segundo módulo del curso. Dentro de este módulo nos centraremos en responder a la pregunta ¿Cómo almacenamos Big Data?
Para ello identificaremos los requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data, conoceremos acerca de la arquitectura conceptual y veremos algunos ejemplos, y conoceremos sobre sistemas de archivos distribuidos y sistemas manejadores de bases de datos NoSQL.
- ¿Cómo procesamos Big Data?
- Bienvenido al tercer módulo del curso. Durante el desarrollo de este módulo nos enfocaremos en responder a la pregunta ¿Cómo procesamos Big Data?
Para ello trabajaremos en tres temas principales: Procesamiento escalable y Map-Rediuce, Spark y Arquitecturas para procesamientos de datos de flujos.
- ¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data?
- Te damos la bienvenida al cuarto y último módulo de nuestro curso. Durante este módulo responderemos a la pregunta ¿Cuál es el rol de la nube en entornos Big Data?
Para ello, una vez comprendamos los aspectos conceptuales, revisaremos las posibilidades de procesamiento y almacenamiento que hacen de la nube un entorno ideal para Big Data. También revisaremos las ventajas y riesgos de utilizar servicios públicos en la nube.
¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: