Módulo 1: Introducción a Big Data y herramientas de procesamiento

Lección 1 - Qué es Big Data y por qué es importante
Lección 2 - Introducción a Hadoop y Spark
Lección 3 - Arquitectura de Hadoop y Spark
Lección 4 - Casos de uso de Big Data en la actualidad

Módulo 2: Procesamiento de datos con Hadoop

Lección 1 - Manejo de datos con HDFS
Lección 2 - MapReduce en Hadoop
Lección 3 - Hive y Pig para el procesamiento de datos en Hadoop
Lección 4 - Uso de Hadoop para análisis de datos en tiempo real

Módulo 3: Procesamiento de datos con Spark

Lección 1 - Introducción a Spark y RDDs
Lección 2 - Transformaciones y acciones en Spark
Lección 3 - Spark SQL y DataFrames
Lección 4 - Streaming en Spark

Módulo 4: Optimización de Big Data con Hadoop y Spark

Lección 1 - Mejores prácticas para el rendimiento en Hadoop
Lección 2 - Optimización de Spark para grandes volúmenes de datos
Lección 3 - Uso de algoritmos de machine learning en Hadoop y Spark
Lección 4 - Integración de Hadoop y Spark para un procesamiento eficiente de Big Data

Módulo 5: Caso práctico y proyectos

Lección 1 - Implementación de un proyecto de Big Data con Hadoop y Spark
Lección 2 - Análisis y visualización de datos en un proyecto de Big Data
Lección 3 - Resolución de problemas y troubleshooting en proyectos de Big Data
Lección 4 - Presentación y entrega de proyectos finales