IFCT0118

IFCT0118 Big Data para ingenierías

Compatibilidad
SCORM 1.2. Compatible con Moodle, Canvas, Blackboard, TalentLMS y otros
Trazabilidad para FUNDAE
Registros completos de actividad y evaluación, listos para auditoría
Idiomas
Castellano, catalán, euskera y gallego
Última revisión
2026

Contenido del programa

Fundamentos de Big Data y procesamiento de datos

3 secciones

Ver todo

Conocimiento de los fundamentos de Big Data

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Definición y conceptos básicos de Big Data
  • Características de Big Data (las 8 Vs)
  • Principales paradigmas de procesamiento en Big Data
  • Introducción a los sistemas de almacenamiento distribuido
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Procesamiento de Datos

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Introducción a Hadoop y el sistema de archivos HDFS
  • Funcionamiento de MapReduce en Hadoop
  • Gestión de recursos con YARN
  • Ingestión de datos con Apache Flume y Sqoop
  • Configuración de seguridad en Hadoop con Kerberos
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Conocimiento de Procesos y Herramientas que Favorecen la Eficiencia Energética en el Trabajo con Grandes Volúmenes de Datos

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Conocimiento de procesos y herramientas que favorecen la eficiencia energética en el trabajo con grandes volúmenes de datos
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Procesamiento avanzado, ciencia de datos y aprendizaje automático

2 secciones

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Procesamiento avanzado con Spark

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Conceptos básicos y ventajas de Spark
  • Uso de DataFrames y Spark SQL para análisis de datos
  • Operaciones con DataFrames y optimización de consultas
  • Operaciones con Resilient Distributed Datasets (RDDs)
  • Ejecución de aplicaciones en Spark y manejo de clusters
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Uso de la ciencia de datos y machine learning

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Introducción a Spark MLlib y algoritmos básicos de machine learning
  • Modelado, evaluación y validación de modelos de datos
  • Librerías y funciones de MLlib para procesamiento de datos
  • Implementación de pipelines de machine learning
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Análisis y procesamiento en tiempo real

2 secciones

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Análisis y almacenamiento de datos

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Introducción a Hive e Impala para consultas SQL en Hadoop
  • Creación y gestión de tablas y bases de datos
  • Consultas avanzadas con HiveQL y optimización de Impala
  • Análisis de datos complejos con Hive y consultas de Impala
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Procesamiento en tiempo real

  • Introducción
  • Objetivos
  • Diagrama
  • Evaluación inicial
  • Fundamentos de Spark Streaming y fuentes de datos en tiempo real
  • Configuración y ejecución de flujos de datos en Spark
  • Integración con Apache Kafka para ingestión de datos en tiempo real
  • Análisis en streaming y actualización en tiempo real
  • Podcast
  • Recuerda
  • Tarjetas de estudio
  • Autoevaluación
  • Quiero saber más

Diseñado para que terminen

Los cursos buenos son los que se terminan. Cada recurso está pensado para mantener a tus estudiantes avanzando: desde el primer objetivo hasta el cierre del curso.

  • Objetivos

    Saben qué van a aprender al inicio de cada tema. Sin avanzar a ciegas.

  • Diagramas

    Conceptos clave visualizados antes de leer. Menos esfuerzo, mejor retención.

  • Podcasts

    Otro formato para avanzar fuera del ordenador: en el coche, andando, entre tareas.

  • Autoevaluaciones

    Saben dónde están en cada paso. Sin sorpresas al final del curso.

  • Tarjetas de estudio

    Repasan en 5 minutos. No tienen que releer todo el tema antes de avanzar.

  • Recuerda

    Cierre de cada tema con lo esencial. Pasan al siguiente con todo claro.

  • Quiero saber más

    Opcional, para curiosos. No alarga el curso de quien solo quiere terminar.

Demo abierta

Pruébalo tú mismo. Un curso completo, sin formularios.

SEAD025PO Básico de Gestión de Prevención de Riesgos Laborales · 50h · 4 idiomas

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