módulo #1 Introducción a Big Data Definición de Big Data, sus características e importancia en la toma de decisiones empresariales
módulo #2 Descripción general de la analítica de Big Data Comprensión de los diferentes tipos de analítica y el papel de la analítica de Big Data en los negocios
módulo #3 Tecnologías de Big Data Descripción general de Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL y otras tecnologías de Big Data
módulo #4 Ecosistema Hadoop Análisis en profundidad de Hadoop, incluidos HDFS, MapReduce y YARN
módulo #5 Conceptos básicos de Spark Introducción a Apache Spark, su arquitectura y casos de uso
módulo #6 Bases de datos NoSQL Comprensión de los diferentes tipos de bases de datos NoSQL, incluidas las bases de datos de clave-valor, de documentos y de gráficos
módulo #7 Ingestión y procesamiento de datos Recopilación, procesamiento y almacenamiento de Big Data con herramientas como Flume, Kafka y NiFi
módulo #8 Almacenamiento y gestión de datos Diseño e implementación de soluciones de almacenamiento de datos con HDFS, HBase y Cassandra
módulo #9 Almacenamiento de datos y ETL Construcción de almacenes de datos y realización de operaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga)
módulo #10 Herramientas de análisis de big data Descripción general de las herramientas de análisis de big data, incluidas Hive, Pig y Spark SQL
módulo #11 Conceptos básicos de aprendizaje automático Introducción a los conceptos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado
módulo #12 Aprendizaje automático con Spark Construcción de modelos de aprendizaje automático con Spark MLlib y Spark ML
módulo #13 Aprendizaje profundo con big data Introducción a los conceptos y técnicas de aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales y las redes neuronales convolucionales
módulo #14 Análisis de texto y NLP Análisis y procesamiento de datos no estructurados mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
módulo #15 Visualización de datos para big data Visualización de información de big data mediante herramientas como Tableau, Power BI y D3.js
módulo #16 Casos de uso y aplicaciones de big data Exploración de casos de uso y aplicaciones del mundo real de Análisis de big data en diversas industrias
módulo #17 Seguridad y gobernanza de big data Garantizar la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos en entornos de big data
módulo #18 Análisis de big data con Python Uso de Python para el análisis de big data, incluida la manipulación, la visualización y el aprendizaje automático
módulo #19 Análisis de big data con R Uso de R para el análisis de big data, incluida la manipulación, la visualización y el aprendizaje automático
módulo #20 Análisis de big data en la nube Implementación de análisis de big data en plataformas de la nube, como AWS, Azure y GCP
módulo #21 Análisis de big data en tiempo real Diseño e implementación de soluciones de análisis de big data en tiempo real utilizando herramientas como Apache Storm y Apache Flink
módulo #22 Calidad y gobernanza de big data Garantizar la calidad, la integridad y la gobernanza de los datos en entornos de big data
módulo #23 Estudios de caso de análisis de big data Exploración de estudios de casos del mundo real e historias de éxito de análisis de big data en diversas industrias
módulo #24 Mejores prácticas de análisis de big data Mejores prácticas y pautas para implementar análisis de big data proyectos
módulo #25 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de Big Data Analytics
