Módulo 1: Introducción a Big Data y Hadoop
Lección 1 - ¿Qué es Big Data?
Lección 2 - Introducción a Hadoop
Lección 3 - Arquitectura de Hadoop
Lección 4 - Componentes principales de Hadoop
Lección 5 - Instalación y configuración de Hadoop

Módulo 2: Procesamiento de datos con Hadoop MapReduce
Lección 1 - Introducción a MapReduce
Lección 2 - Programación MapReduce en Hadoop
Lección 3 - Optimización de MapReduce
Lección 4 - Ejemplos prácticos de MapReduce
Lección 5 - Combinación de MapReduce y HDFS

Módulo 3: Fundamentos de Spark
Lección 1 - ¿Qué es Spark?
Lección 2 - Arquitectura de Spark
Lección 3 - Componentes principales de Spark
Lección 4 - Introducción a Spark RDD
Lección 5 - Transformaciones y acciones en Spark

Módulo 4: Procesamiento de datos en Spark
Lección 1 - Integración de Spark y Hadoop
Lección 2 - Programación en Spark con Python
Lección 3 - Procesamiento en tiempo real con Spark Streaming
Lección 4 - Procesamiento de datos estructurados con Spark SQL
Lección 5 - Análisis de datos con Spark MLlib

Módulo 5: Casos de estudio y aplicaciones prácticas
Lección 1 - Caso de estudio: Análisis de redes sociales con Hadoop y Spark
Lección 2 - Caso de estudio: Procesamiento de logs de servidores
Lección 3 - Aplicaciones prácticas en empresas de diferentes sectores
Lección 4 - Consideraciones de seguridad y rendimiento en entornos Big Data
Lección 5 - Tendencias y futuras evoluciones en el mundo del Big Data con Hadoop y Spark.