Curso GRATUITO en ESPAÑOL sobre el marco de aplicación y plataforma Hadoop

Hadoop es una estructura de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware comercial. Proporciona almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, enorme poder de procesamiento y la capacidad de procesar tareas o trabajos concurrentes virtualmente ilimitados.

Este curso está dirigido a programadores novatos o empresarios que deseen comprender las herramientas básicas que se utilizan para discutir y analizar big data. Sin experiencia previa, tendrá la oportunidad de recorrer ejemplos prácticos con los frameworks Hadoop y Spark, dos de los más comunes en la industria. 

Se sentirá cómodo explicando los componentes específicos y los procesos básicos de la arquitectura, la pila de software y el entorno de ejecución de Hadoop. 

En las asignaciones, se le guiará sobre cómo los científicos de datos aplican los conceptos y técnicas importantes, como Map-Reduce, que se utilizan para resolver problemas fundamentales en big data. Se sentirá capacitado para tener conversaciones sobre macrodatos y el proceso de análisis de datos.

Lo que aprenderás:

• Conceptos básicos de Hadoop:
  • Bienvenido al primer módulo del curso Big Data Platform. Este primer módulo proporcionará información sobre Big Data Hype, sus oportunidades y desafíos tecnológicos. Analizaremos en profundidad la pila y la herramienta y las tecnologías de Hadoop asociadas con las soluciones de Big Data.
• Introducción a la pila de Hadoop:
  • En este módulo, analizaremos detalladamente la pila de Hadoop que va desde los componentes básicos de HDFS hasta los marcos de ejecución de aplicaciones, los idiomas y los servicios.
• Introducción al sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS):
  • En este módulo, analizaremos en detalle el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). Cubriremos los principales objetivos de diseño de HDFS, comprenderemos el proceso de lectura / escritura en HDFS, los principales parámetros de configuración que se pueden ajustar para controlar el rendimiento y la solidez de HDFS, y obtendremos una descripción general de las diferentes formas en que puede acceder a los datos en HDFS.

• Introducción a Map / Reduce:
  • Este módulo introducirá conceptos y prácticas de Map / Reduce. Aprenderá sobre la gran idea de Map / Reduce y aprenderá a diseñar, implementar y ejecutar tareas en el marco de map / reduce. También aprenderá las ventajas y desventajas de map / reduce y cómo eso motiva a otras herramientas.
• Chispa – chispear:
  • Bienvenido al módulo 5, Introducción a Spark, esta semana nos centraremos en el marco de computación en clúster de Apache Spark, un importante contendiente de Hadoop MapReduce en el Big Data Arena.

    Spark proporciona grandes ventajas de rendimiento sobre Hadoop MapReduce, especialmente para algoritmos iterativos, gracias al almacenamiento en caché en memoria. Además, ofrece a los científicos de datos una forma más fácil de escribir su canal de análisis en Python y Scala, incluso proporcionando shells interactivos para jugar en vivo con datos.

¿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: