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

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Universidad de los Andes

Spezialisierung 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

Dozenten: Christian Fernando Ariza Porras

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.9

(7 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Geospatial Mapping
  • Kategorie: Public Cloud
  • Kategorie: MongoDB
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Apache Hadoop
  • Kategorie: File Systems
  • Kategorie: Spatial Data Analysis
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Spatial Analysis
  • Kategorie: Cloud Services

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Universidad de los Andes.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Arquitecturas de Big Data

Arquitecturas de Big Data

KURS 115 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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. 

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Public Cloud
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: File Systems
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: NoSQL

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Databases
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Big Data
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: MongoDB
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Scalability
Kategorie: NoSQL

Was Sie lernen werden

  • 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. 

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Environmental Monitoring
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Spatial Analysis
Kategorie: Geospatial Mapping
Kategorie: Geographic Information Systems
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Spatial Data Analysis

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Dozenten

Christian Fernando Ariza Porras
Universidad de los Andes
2 Kurse1.874 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen