Proporcionar los fundamentos tecnológicos, técnicas estadísticas, análisis y procesamiento de datos utilizados en Big Data, así como, proporcionar una visión general del ecosistema hadoop utilizado ampliamente en cualquier organización.

• Conocer los conceptos básicos de Big Data e identificar la arquitectura estándar y su ciclo de vida.
• Conocer las principales tecnologías empresariales en la actualidad, así como los sistemas de inteligencia de negocios.
• Identificar las estrategias y tecnologías utilizadas en sistemas de almacenamiento.
• Analizar las características de los principales modelos de base de datos.
• Identificar las diferentes metodologías de procesamiento involucradas en una solución Big Data.
• Conocer las principales técnicas de análisis estadístico.
• Conocer las soluciones en la nube para cómputo y almacenamiento.
• Conocer el framework para cómputo de datos Hadoop.

El curso está dividido en tres secciones, las cuales se abordarán en 40 horas distribuidas en un máximo de 2 meses. Se recomienda emplear un tiempo estimado de 6 horas semanales con el fin de alcanzar los propósitos y competencias del curso, así mismo se sugiere tener una excelente conexión a Internet y establecer tiempos de estudio para realizar lecturas y actividades, todo para lograr un ambiente de tranquilidad.

El curso está dividido en microlecciones para mayor comprensión de los temas se incluyen ejercicios que refuerzan los aprendizajes adquiridos con evaluaciones formativas y sumativas. En cada sección se elaborarán evidencias de aprendizaje que aportan uso eficaz de tecnologías móviles, por cada actividad se podrá alcanzar una insignia, asignada en tres estados dependiendo del nivel de logro alcanzado en las evidencias que conforman la insignia y recibiendo un puntaje acorde con el grado desarrollado. Para aprobar el curso deberás haber alcanzado cada insignia en cualquiera de sus tres niveles.

1. Fundamentos de Big Data.
2. Tecnologías empresariales e inteligencia de negocios.
3. Tecnologías de almacenamiento y procesamiento Big Data.
4. Técnicas de análisis Big Data.
5. Cómputo en la nube de Big Data.
6. Framework Hadoop.