Big Data: adquisición y almacenamiento de datos (Coursera)

Big Data: adquisición y almacenamiento de datos (Coursera)

¿Estás interesado en tener un conocimiento más detallado sobre las herramientas y aplicaciones Big Data? En este curso aprenderás los principios para comprender la terminología, conceptos básicos y herramientas más importantes para resolver problemas de análisis de datos enfocándonos en los problemas y las aplicaciones. El objetivo es proporcionar una visión de sistema para entender los retos más importantes que nos encontramos cuando trabajamos en entornos con grandes volúmenes de datos.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

En el curso se plantea una introducción a diversas herramientas utilizadas de forma común en la comunidad como Hadoop, Spark o Hive y tendrás que resolver diferentes retos de análisis de datos mediante su uso.
Al terminar el curso habrás adquirido conocimientos sobre el ecosistema de herramientas Big Data incluyendo ejemplos de uso con problemas industriales y científicos. Tendrás una serie de recursos sobre cómo un análisis a realizar se traduce en una serie de operaciones de recolección de datos, monitorización, almacenamiento, análisis y creación de informes sobre los resultados obtenidos. También adquirirás un criterio para elegir cuál es la herramienta más adecuada para resolver un cierto problema de análisis de datos a partir de los requerimientos de uso de las herramientas.
El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de primeros cursos de estudios universitarios relacionados con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar de análisis de datos con herramientas de código abierto. Para realizar los ejercicios es necesario utilizar una máquina virtual que deberá ser instalada en tu ordenador.
Course 2 of 5 in the Big Data – Introducción al uso práctico de datos masivos Specialization.

Syllabus

WEEK 1
Introducción
La máquina virtual
A lo largo de estos cursos vamos a trabajar con un conjunto de herramientas contenidas en la máquina virtual Cloudera. En este apartado te explicamos cómo descargar e instalar dicha máquina virtual en tu ordenador. La MV-Cloudera requiere disponer de un equipo con las siguientes características: (1) máquina de 64 bits, (2) mínimo 6G de memoria (recomendable 8G), y (3) 20G disponibles en disco.
Ten en cuenta que bajar e instalar la máquina virtual te llevará tiempo dado el tamaño y complejidad de la misma
Introducción al ecosistema Apache Hadoop
En este módulo se van a introducir los conceptos básicos sobre el uso de Apache Hadoop y su utilización para plantear análisis de grandes conjuntos de datos. Se van a presentar las herramientas principales y la arquitectura del sistema.Visualiza los vídeos, contesta el cuestionario tantas veces como quieras, realiza el ejercicio práctico sobre Hadoop y HDFS, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.

WEEK 2
Tecnologías SQL y NoSQL. Consistencia, fiabilidad y escalabilidad
En este módulo se introducen conceptos básicos sobre la naturaleza de los datos a tratar y de qué forma los sistemas NoSQL se diferencian de las bases de datos relacionales. Se presenta el teorema CAP y se muestra su importancia en el contexto de los sistemas distribuidos. Finalmente, se muestran una serie de sistemas junto con su uso en la industria actual. Visualiza los vídeos, contesta el cuestionario tantas veces como quieras, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.

WEEK 3
Adquisición de datos
En este módulo se presentan los desafíos que hay que resolver a la hora de incorporar datos a los sistemas NoSQL y una breve introducción a las herramientas asociadas al ecosistema Hadoop más importantes. Visualiza los vídeos, contesta el cuestionario tantas veces como quieras, realiza el ejercicio práctico sobre Apache Scoop, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.

WEEK 4
Herramientas para el análisis de datos industrial
En este módulo se presenta el análisis industrial de grandes volúmenes de datos y se introducen una serie de herramientas y sistemas de segunda generación dedicados a resolver necesidades específicas de la industria.Visualiza los vídeos, contesta el cuestionario tantas veces como quieras, realiza los ejercicios prácticos sobre Apache Hive y Sparck, y accede a los foros para discutir los temas que te parezcan más interesantes.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Data Processing Using Python (Coursera) Coursera
Nanjing University

Data Processing Using Python (Coursera)

This course is mainly for non-computer majors. It starts with the basic syntax of Python, to how to acquire data in Python locally and from network, to how to present data, then to how to conduct basic and advanced statistic analysis and visualization of data, and finally to how to design a simple GUI to present and process data, advancing level by level.

Oct 19th 2026
5-12 Weeks
BigQuery Fundamentals for Teradata Professionals (Coursera) Coursera
Google Cloud

BigQuery Fundamentals for Teradata Professionals (Coursera)

This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Teradata and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Teradata, you also learn about similarities and differences between Teradata and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery.

Oct 12th 2026
2 Weeks
Reproducible Templates for Analysis and Dissemination (Coursera) Coursera
Emory University

Reproducible Templates for Analysis and Dissemination (Coursera)

This course will assist you with recreating work that a previous coworker completed, revisiting a project you abandoned some time ago, or simply reproducing a document with a consistent format and workflow. Incomplete information about how the work was done, where the files are, and which is the most recent version can give rise to many complications.

Oct 12th 2026
5-12 Weeks
Advanced Reproducibility in Cancer Informatics (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Advanced Reproducibility in Cancer Informatics (Coursera)

This course introduces tools that help enhance reproducibility and replicability in the context of cancer informatics. It uses hands-on exercises to demonstrate in practical terms how to get acquainted with these tools but is by no means meant to be a comprehensive dive into these tools. The course introduces tools and their concepts such as git and GitHub, code review, Docker, and GitHub actions.

Oct 12th 2026
5-12 Weeks
SQL for Security Specialist (Coursera) Coursera
Codio

SQL for Security Specialist (Coursera)

This course is designed specifically for SQL Security Specialists with a focus on PostgreSQL. It assumes a solid foundation in SQL and guides learners through advanced topics specific to PostgreSQL. You'll explore crucial concepts, such as complex queries, performance optimization, and database administration tasks unique to PostgreSQL.

Oct 12th 2026
3 Weeks
Interprofessional Healthcare Informatics (Coursera) Coursera
University of Minnesota

Interprofessional Healthcare Informatics (Coursera)

Interprofessional Healthcare Informatics is a graduate-level, hands-on interactive exploration of real informatics tools and techniques offered by the University of Minnesota and the University of Minnesota's National Center for Interprofessional Practice and Education. We will be incorporating technology-enabled educational innovations to bring the subject matter to life. Over the 10 modules, we will create a vital online learning community and a working healthcare informatics network.

Oct 12th 2026
5-12 Weeks
Research Design: Inquiry and Discovery (Coursera) Coursera
University of North Texas

Research Design: Inquiry and Discovery (Coursera)

The main purpose of this course is to focus on good questions and how to answer them. This is essential to making considered decisions as a leader in any organization or in your life overall. Topics will include the basis of human curiosity, development of questions, connections between questions and approaches to information gathering design, variable measurement, sampling, the differences between experimental and non-experimental designs, data analysis, reporting and the ethics of inquiry projects.

Oct 12th 2026
4 Weeks
Data-Driven Decisions with Power BI (Coursera) Coursera
Knowledge Accelerators

Data-Driven Decisions with Power BI (Coursera)

New Power BI users will begin the course by gaining a conceptual understanding of the Power BI desktop application and the Power BI service. Learners will explore the Power BI interface while learning how to manage pages and understand the basics of visualizations. Learners will engage in numerous hands-on experiences to discover how to import, connect, clean, transform, and model their own data in the Power BI desktop application.

Oct 12th 2026
5-12 Weeks
Real-Time Big Data Access using HBase: Boosting Performance (Coursera) Coursera
LearnQuest

Real-Time Big Data Access using HBase: Boosting Performance (Coursera)

In the world of big data, the significant growth in both the sheer volume and variety of data has presented significant challenges. Apache HBase has emerged as a robust and scalable solution. HBase is a powerful, distributed, and scalable NoSQL database designed to handle large amounts of data while maintaining high performance.

Oct 12th 2026
3 Weeks