Universidad de los Andes
Spécialisation Plataformas para procesar datos no tradicionales​

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Universidad de los Andes

Spécialisation Plataformas para procesar datos no tradicionales​

Descubre cómo procesar datos no tradicionales. Conoce cómo utilizar plataformas de procesamiento datos no tradicionales (datos semiestructurados, no estructurados y georreferenciados) y cómo modelar soluciones sobre ellas.

Christian Fernando Ariza Porras
Harold Enrique Castro Barrera
Claudia Lucía Jiménez-Guarín

Instructeurs : Christian Fernando Ariza Porras

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
3.4

(5 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Desarrollar aplicaciones sencillas de procesamiento escalable en Spark.

  • Identificar los criterios para la selección y uso de repositorios NoSQL, teniendo presente las necesidades de la aplicación

  • Conocer y realizar operaciones básicas de análisis espacial, mediante el análisis de casos específicos y uso de cubo de datos.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Procesamiento de datos enormes
  • Catégorie : Manejo de datos georreferenciados
  • Catégorie : Procesamiento en la nube
  • Catégorie : Manejo de datos no estructurados y semiestreucturados
  • Catégorie : Uso de repositorios NoSQL

Détails à connaître

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Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Universidad de los Andes
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Spécialisation - 3 séries de cours

Arquitecturas de Big Data

COURS 115 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Manejo de plataformas escalables de cómputo
Catégorie : manejo de volúmenes enormes de datos
Catégorie : manejo de información en la nube

Ce que vous apprendrez

  • Identificar consideraciones fundamentales para la implementación de una solución basada en información usando tecnologías NoSQL.

  • Identificar criterios de selección y configuración de herramientas dadas las necesidades diversidad de aproximaciones al modelaje de información

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : uso de tecnologías NoSQL para manejo de datos no estructurados y semiestructurados
Catégorie : diseño de bases de datos NoSQL
Catégorie : almacenamiento de datos no tradicionales

Ce que vous apprendrez

  • Conocer cómo es la información geográfica, su marco de referencia, cómo se modela y cómo se transforma una entidad geográfica

  • Conocer y realizar operaciones básicas de análisis espacial, con ejemplos sencillos 

  • Comprender y realizar un ejercicio de análisis geográfico basado en un Caso de estudio (distribución de la enfermedad de Chagas en Colombia)

  • Utilizar un cubo de datos para analizar información espacio temporal proveniente de sensores remotos. 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conocimiento de los tipos de datos geográficos operaciones y potencialidad de análisis para solucionar problemas geográficos
Catégorie : Uso de SIGs.
Catégorie : Habilidad de pensar espacialmente y de resolver algunos problemas de análisis espacial
Catégorie : Comprensión de lo que son los sensores remotos y uso de un cubo de datos para su análisis

Instructeurs

Christian Fernando Ariza Porras
Universidad de los Andes
2 Cours1 684 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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Étudiant(e) depuis 2020
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