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🔗 Recursos

Enlaces externos organizados por unidad de trabajo, recopilados a lo largo del curso de Big Data Aplicado 2025/26. Todos se abren en una pestaña nueva para no perder el hilo de los apuntes.

Generales del módulo

  1. IABD - Inteligencia Artificial y Big Data (Aitor Medrano) — repositorio de referencia sobre el que se ha inspirado (sin copiar) buena parte del enfoque de este módulo.
  2. Albert Coronado - blog técnico
  3. Guías Big Data - Aprender Big Data
  4. Big Data — Macrodatos (jfsanchez.es)
  5. Evolución del Big Data: de Hadoop a Spark y la IA en 2026
  6. Kaggle: Datasets
  7. Coursera - cursos gratuitos
  8. GitHub - JagMolar/IABD
  9. GitHub - VicBene/Curso-Big-Data
  10. GitHub - Fictizia/Master-en-Big-Data-y-Machine-Learning

UT01 · Almacenamiento, Cloud y almacenes de datos

  1. Big Data - IABD
  2. Ingeniería de datos - IABD
  3. Datos abiertos ISTAC (Canarias)
  4. Noticias IDE Canarias
  5. MongoDB Atlas — base de datos documental en la nube.
  6. Neo4j Sandbox — entorno de pruebas gratuito para bases de datos orientadas a grafos.

UT02 · Ecosistema Hadoop, Spark y orquestación

  1. Ecosistema Hadoop - IABD
  2. Spark - IABD
  3. Apache Hadoop (web oficial)
  4. Apache Distribution Directory (descargas oficiales Apache)
  5. Index of /hadoop/common/hadoop-3.4.0
  6. Montar un clúster Hadoop con Docker para Big Data (proyectoA)
  7. Curso gratuito: despliegue de un clúster Hadoop con Docker (YouTube)
  8. Cómo instalar Apache Hadoop en Ubuntu 22.04 (HowtoForge)
  9. Instalación paso a paso de Hadoop en Linux (Exponentis)
  10. Configura tu propio clúster Hadoop con 3 nodos (Medium)
  11. GitHub - curso-iabd-uclm/hadoop
  12. GitHub - josepgarcia/BigDataAplicadoLab-2526 — laboratorio Docker con Hadoop, Spark, Hive, Grafana, Prometheus, Jupyter, Kafka y MQTT.
  13. GitHub - mrugankray/Big-Data-Cluster — clúster Docker con Hadoop, HDFS, Hive, PySpark, Sqoop, Airflow, Kafka y Flume.
  14. GitHub - bigdatawirtz/escenarios — escenarios de práctica de Big Data.
  15. GitHub - brrsanchezfi/pipeline-airflow-kafka-spark-python
  16. ¿Qué es Apache Spark? (Google Cloud)
  17. Aprende Apache Spark en 10 minutos: de CSV a SQL (YouTube)
  18. HDFS - Introducción (De Manejar)
  19. Domina Apache Kafka (YouTube)
  20. Construcción de un pipeline con Airflow, Kafka y Spark usando Python (YouTube)

UT03 · Integridad de los datos y sistemas de ficheros distribuidos

  1. HDFS - Introducción (De Manejar)
  2. Apache Hadoop (documentación oficial)

UT04 · Monitorización, optimización y solución de problemas

  1. Ganglia - Amazon EMR (documentación oficial AWS)
  2. Spark clusters monitoring with Prometheus and Graphite Exporter (QuintoAndar)
  3. Monitoring Apache Spark on Kubernetes with Prometheus and Grafana (dzlab)
  4. Learn Observability in 5 hours (YouTube)

UT05 · Inteligencia de Negocio y cuadros de mando

  1. Curso de Microsoft Power BI desde cero (YouTube, lista completa)
  2. Documentación de exploración de informes - Power BI (Microsoft Learn)
  3. Lista de conectores de Power Query (Microsoft Learn)
  4. 5 datasets para practicar DAX y visualizaciones en Power BI (LinkedIn)
  5. Power BI (app web)
  6. GitHub - PowerBi-Projects
  7. Kaggle: Datasets

Otros recursos de interés (IA, hardware y proyectos de innovación)

Enlaces recopilados durante el curso que no forman parte estricta del temario de Big Data Aplicado, pero que resultan interesantes para el alumnado especialmente motivado o para el proyecto intermodular del curso de especialización.

  1. Raspberry Pi AI HAT+ 2: lo que realmente puedes hacer (YouTube)
  2. Running Llama on 25 Year Old Hardware (EXO Labs)
  3. Entrenando un coche autónomo - IES Severo Ochoa de Elche
  4. MCP for Beginners (Microsoft, traducción en español)
  5. Humble Tech Book Bundle: LLM and Agentic AI Career Accelerator (Packt)
  6. GitHub - HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
  7. GitHub - rasbt/LLMs-from-scratch
  8. GitHub - nlp-with-transformers/notebooks
  9. Neural Networks (lista de vídeos, YouTube)
  10. Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
  11. LLM Visualization
  12. A Neural Network Playground (TensorFlow)
  13. ¿Qué es una GPU? (IBM)
  14. AI Model & API Providers Analysis (Artificial Analysis)
  15. Understanding AI: AI tools, training and skills (Google AI)
  16. Ayudas a proyectos de innovación e investigación aplicada en FP (Convocatoria 2023)
  17. Proyecto de Innovación Aplicada en FP - LARA

Sobre esta selección

Se ha evitado deliberadamente el uso de Wikipedia como fuente de referencia en todo el módulo, priorizando en su lugar documentación oficial, blogs técnicos especializados y repositorios de código con ejemplos reales de despliegue.