Big data & Analytics
Datacamp

$479,00

Horario

 6:00pm – 9:00pm

martes a viernes

 8:00am – 12:00pm

sábado

Duración

32 horas

Modalidad

Capacitación on line o presencial

Garantía de compresión

Obtén tu certificación Big data por $150 más    

  • Precios no incluyen iva
  • El Certificado de Big data, se entregará una vez aprobado el examen correspondiente.

 

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Descripción

Monetiza tus conocimientos

La creación y consumo de información cada vez es mayor debido al desarrollo de nuevas tecnologías, productos e infraestructuras. Cada vez son más las empresas públicas y/o privadas conscientes de la importancia de procesar y analizar información, para contar con ventajas competitivas y mejorar la toma de decisiones.

Este programa tiene como propósito enseñar a profesionales y organizaciones a identificar los problemas de una forma comprensible utilizando Big Data, para proporcionar soluciones útiles con la gran cantidad de información.

Los profesionales dedicados al tratamiento del Big Data, denominados Data Scientists, se han convertido en los más codiciados en el sector de Tecnologías de las Información y la comunicación (TIC) debido a la gran demanda existente y escasez de personas con este perfil.

“El éxito radicará en la capacidad que tengas para intercambiar activos digitales con otras organizaciones”                                                                                                   Tomás Mendo

¿Qué aprenderás?

  • Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales.
  • Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales.
  • Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y veracidad.
  • Conceptualizar el ecosistema Big Data y sus componentes claves.
  • Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la administración de Big Data.
  • Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para abordar esos desafíos

Dirigido a

Cualquier persona que esté interesada en ampliar sus conocimientos en Big Data y deseen cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes en el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Temario

  • Módulo 1: Integridad de Big Data

Contexto de Big Data.

Dos Niveles de Big Data.

CASELET: IBM Watson.

Las 4 V’s de Big Data.

Gestión de Big Data.

Analizando Big Data.

Tablero en tiempo real.

Comparación de tradicionales y Big Data.

  • Módulo 2: Fuentes y aplicaciones de Big Data.

Ecosistema/Arquitectura de Big Data.

Aplicación de Google Flu.

Fuentes de Big Data Sources.

Comunicaciones Entre Personas.

Comunicaciones Entre Personas y Máquinas.

Comunicaciones Máquina a Máquina.

Aplicaciones de Big Data.

Monitoreo de Sensibilidad del Consumidor.

Aplicaciones de Big Data.

Aplicación de Vigilancia Predictiva.

Aplicaciones de Big Data.

Seguro de Automóvil Flexible.

  • Módulo 3:Arquitecturas de Big Data

Arquitectura de Google Query.

Ecosistema / Arquitectura de Big Data.

Capas en Arquitectura de Big Data.

Arquitectura IBM Watson.

Arquitectura de Netflix.

Arquitectura de VMWare.

Arquitectura de una Compañía Meteorológica.

Arquitectura de Ticketmaster.

Arquitectura de LinkedIn.

Arquitectura de PayPal.

Ecosistema de Hadoop.

  • Módulo 4: Computación Distribuida Utilizando Hadoop

Ecosistema / Arquitectura de Big Data.

Hadoop y MapReduce definidos.

¿Por qué la computación en Clúster?

Arquitectura de Hadoop: Fragmentación de datos.

Arquitectura Maestro-Esclavo.

Arquitectura de lectura y escritura del Sistema de Archivos. Distribuidos Hadoop (HDFS).

Características de HDFS.

Instalando HDFS.

Yet Another Resource Negotiator (YARN)

  • Módulo 5: Procesamiento Paralelo con MapReduce

Arquitectura de Big Data.

Arquitectura de MapReduce.

Arquitectura Maestro-Esclavo en MapReduce.

Papel de MapReduce 2004.

Secuencia de MapReduce.

MR Funciona como una secuencia de UNIX.

Contador de Palabras usando MapReduce.

Seudo Código MapR para contador de palabras.

Ejemplo de contador de palabras.

Resultados de cada segmento.

Resultados agrupados de Map Operations.

Resultados luego de la Fase de Reducción.

Pig vs Hive.

Lenguaje de Hive.

Arquitectura de Lenguaje Pig.

  • Módulo 6: Bases de Datos NoSQL

Arquitectura de Big Data.

Bases de Datos NoSQL.

NoSQL vs RDBMS.

Teorema CAP.

Arquitectura NoSQL.

Tipos de Bases de Datos NoSQL.

Arquitecturas NoSQL Populares.

Procesos de Cassandra.

Lenguajes de Acceso NoSQL – Hive.

Lenguajes de Acceso NoSQL – Pig.

  • Módulo 7: Procesamiento Stream con Spark

Arquitectura de Big Data

Computación definida en Stream.

Conceptos de Streaming.

Aplicaciones de Streaming.

Características del Algoritmo de Streaming.

Filtro Bloom.

Apache Spark para Computación Streaming.

Ecosistemas de Código Abierto.

Arquitectura de Apache Spark.

Spark vs Hadoop.

Conjuntos de Datos Distribuidos Resilientes de Spark (RDD)

Mecanismo de Procesamiento Spark.

Código de Spark para Pagerank.

  • Módulo 8: Nueva Ingestión de Datos

Arquitectura de Big Data.

Sistema de Ingestión de Datos.

Sistemas de Mensajería.

Arquitectura de Apache Kafka.

Componentes de Kafka.

Mecanismo de Tópicos de Kafka.

Atributos Clave de Kafka.

  • Módulo 9: Nueva Ingestión de Datos

Arquitectura de Big Data.

Computación en la Nube.

Computación en la Nube como una Infraestructura Virtualizada.

Beneficios de la Computación en la Nube.

Modelos de Computación en la Nube – por Propiedad y Rango de Servicios.

  • Módulo 10: Aplicación de Análisis Web

Arquitectura de Web-Analyzer.

Tecnología.

Código de Aplicación.

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Fechas

23 de junio al 04 de julio 2020, 04 al 15 agosto 2020, adadasdasdad

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