Aprende conceptos y práctica de bases NoSQL, Big Data y procesamiento distribuido con Spark.
Certificado del Programa
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- Módulo 1: Presentación de NoSQL 03:00:00
- Módulo 2: Presentación de MongoDB: una base de datos NoSQL de código abierto 03:00:00
- Módulo 3: Presentación de Apache Cassandra: Una Base de datos NoSQL de código abierto 03:00:00
- Módulo 4: Proyecto Final: Trabajar con bases de datos NoSQL 03:00:00
- Módulo 5: [Opcional] Presentación de IBM Cloudant: Una DBaaS NoSQL 03:00:00
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- Módulo 1: ¿Qué son los macrodatos? 03:00:00
- Módulo 2: Introducción al ecosistema Hadoop 03:00:00
- Módulo 3: Apache Spark 03:00:00
- Módulo 4: DataFrames y Spark SQL 03:00:00
- Módulo 5: Opciones del entorno de desarrollo y tiempo de ejecución 03:00:00
- Módulo 6: Supervisión y ajuste 03:00:00
- Módulo 7: Proyecto final y evaluación 03:00:00
- Módulo 1: Introducción al aprendizaje automático 03:00:00
- Módulo 2: Aprendizaje automático con Apache Spark 03:00:00
- Módulo 3: Ingeniería de datos para el aprendizaje automático utilizando Apache Spark 03:00:00
- Módulo 4: Proyecto final 03:00:00
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Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
1) Comprende por qué y cuándo usar bases NoSQL frente a relacionales, y los patrones típicos de almacenamiento.
2) Explora el ecosistema Big Data y el procesamiento distribuido con Apache Spark (RDD/DataFrames).
3) Realiza laboratorios para modelar datos, consultas y ETL a escala.
Viñetas (debajo del resumen):
• Elegir modelos NoSQL (clave‑valor, documento, columna, grafo).
• Procesar datos en Spark y optimizar DataFrames.
• Implementar pipelines ETL/ELT a gran escala.
Habilidades:
NoSQL, Spark, Big Data, ETL/ELT, Modelado de datos, DataFrames/RDD
CURSO 1: Fundamentos de NoSQL
- Modelos, trade‑offs y consultas básicas.
CURSO 2: Fundamentos de Big Data
- Ecosistema, almacenamiento distribuido y patrones.
CURSO 3: Fundamentos de Spark
- RDD, DataFrames y transformaciones/acciones.
