¿Debo pagar para inscribirme al curso?

Al inscribirte al curso puedes elegir la opción que más te interese, bien sea auditarlo, en cuyo caso tendrás acceso al contenido del curso de forma gratuita; o con certificación, en cuyo caso deberás realizar algunas evaluaciones adicionales obligatorias y cumplir con los demás requisitos de la plataforma (hacer la verificación de identidad al presentar las evaluaciones obligatorias, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar directamente a Coursera el precio de la certificación anunciado en la plataforma).

¿Quién emite el certificado y cómo puedo obtenerlo?

El certificado de participación lo emite Coursera directamente. Puedes adquirirlo siempre y cuando cumplas con los tres requisitos siguientes: presentar las evaluaciones adicionales obligatorias, hacer la verificación de identidad al presentarlas, lograr el porcentaje mínimo para pasar el curso y pagar el precio anunciado por la plataforma.

¿Cómo puedo pagar por el certificado?

Una vez cumplidos los requisitos para la obtención del certificado, debes realizar el pago directamente a Coursera. Ten en cuenta que actualmente las plataformas sólo permiten pagos con tarjetas de crédito internacionales; pero esperamos que pronto activen nuevas alternativas. En caso de que no cuentes con este medio de pago (tarjeta de crédito internacional), puedes solicitar ayuda financiera directamente a la plataforma a través de la opción "Learn more and apply" (Aprender más y aplicar) en la sección "Financial Aid" (Ayuda Financiera) que encuentras debajo del botón de inscripción "Enroll" (Inscribirse). Allí tendrás que completar una aplicación muy sencilla; ningún otro documento o trámite es necesario.

¿Qué información contiene el certificado?

El certificado de participación se expide con el logo de la Universidad de los Andes y el de la plataforma, da cuenta de la participación del estudiante en el curso indicando las horas de trabajo semanal estimadas y está firmado por el profesor de la Universidad. En ningún caso, el certificado representa créditos académicos que puedan ser homologados en programas presenciales o en modalidad híbrida de la Universidad de los Andes.

Tuve que suspender mi estudio y no sé cómo regresar al curso ¿qué hago para retomar mi estudio?

El curso está diseñado para que usted avance al ritmo que más le convenga. Si debe suspender y quiere retomar el curso después, solo debe ingresar al curso como lo hacía antes y continuar o volver a empezar para refrescar lo que ya había hecho. No se preocupe si la plataforma le muestra las tareas que tiene atrasadas, es solo una guía. Sin embargo, tenga en cuenta que puede que el grupo de estudiantes que inició el curso al tiempo que usted ya vaya más adelante, por lo que es posible que nadie esté activo en los foros o las actividades de revisión por pares. Si desea unirse a un grupo que esté activo en ese momento, solo debe pasarse a una nueva sesión, dando clic en el botón Restablecer mis fechas límite (Reset my deadlines) que parece en la franja de color superior de la página un vistazo (Overview) dentro del curso.

When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Arquitecturas de Big Data

Arquitecturas de Big Data

This course is part of Plataformas para procesar datos no tradicionales Specialization

Instructors: Claudia Lucía Jiménez-Guarín

1,953 already enrolled

Included with

Learn more

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Beginner level

Recommended experience

2 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

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Beginner level

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Flexible schedule

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What you'll learn

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.

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

13 assignments

Taught in Spanish

91% of learners achieved a positive career outcome

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

Build your subject-matter expertise

This course is part of the Plataformas para procesar datos no tradicionales Specialization

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate

There are 5 modules in this course

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.

Module details

Te damos la bienvenida al curso "Arquitecturas de Big Data". Te invitamos a realizar las lecturas sobre acceso al curso y recursos.

What's included

1 video4 readings1 discussion prompt

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, cuáles son las 3V principales e identificaremos las diferencias que tiene Big Data con las arquitecturas tradicionales.

What's included

3 videos1 reading3 assignments4 plugins

3 videosTotal 28 minutes

Introducción al módulo 14 minutes
¿Por qué y cuándo Big Data? Video 15 minutes
Diferencias con arquitecturas tradicionales9 minutes

1 readingTotal 2 minutes

Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña2 minutes

3 assignmentsTotal 50 minutes

Cuestionario sobre ¿Por qué y cuándo Big Data?10 minutes
Cuestionario sobre Big Data y las 3Vs10 minutes
Cuestionario sobre que es el Big Data30 minutes

4 pluginsTotal 165 minutes

¿Cómo llegamos al Big Data?15 minutes
Big Data y las 3Vs30 minutes
Casos de uso de Big Data en Latinoamérica45 minutes
Actividad de Proyecto:Exploración de conjunto de datos75 minutes

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.

What's included

3 videos1 reading4 assignments5 plugins

3 videosTotal 10 minutes

Introducción al Modulo 22 minutes
Requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data4 minutes
¿Qué son los DataLakes? 3 minutes

1 readingTotal 2 minutes

Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña2 minutes

4 assignmentsTotal 60 minutes

Cuestionario sobre requerimientos y desafíos de almacenamiento de Big Data 10 minutes
Cuestionario sobre arquitectura conceptual que nos permita plantear y estudiar soluciones10 minutes
Cuestionario sobre sistemas de archivos distribuidos10 minutes
Cuestionario sobre Data Lakes y sistemas manejadores de bases de datos NoSQL30 minutes

5 pluginsTotal 180 minutes

Arquitectura Conceptual40 minutes
Sistemas de archivos distribuídos escalables –GFS, HDFS y enlace a cloud 25 minutes
Repositorios NoSQL 10 minutes
Flujos de datos 25 minutes
Actividad de Proyecto: Caso de uso sobre Arquitectura de Big Data80 minutes

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.

What's included

3 videos2 readings3 assignments1 programming assignment2 plugins

3 videosTotal 12 minutes

Introducción al Módulo 32 minutes
Procesamiento escalable, paralelo, relación con el almacenamiento. 5 minutes
Streaming de datos:Kafka, Spark Structured Streaming5 minutes

2 readingsTotal 7 minutes

Importante: Acceso a recursos interactivos con contraseña2 minutes
Los grandes jugadores5 minutes

3 assignmentsTotal 60 minutes

Cuestionario formativo sobre procesamiento escalable y Map-Reduce15 minutes
Cuestionario sobre Spark10 minutes
¿Cómo procesamos Big Data? 35 minutes

1 programming assignmentTotal 70 minutes

Actividad de Proyecto: Spark en Docker70 minutes

2 pluginsTotal 31 minutes

Map-Reduce 30 minutes
Apache Spark1 minute

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.