Profesional en el área de Ingeniería en Estadísticas e Informáticas, graduado en laEscuela Superior Politécnica del Litoral, actualmente realizando el Máster Universitario en Computación de Altas Prestaciones en la Universidad Santiago de Compostela, Facultad de La Escuela Técnica Superior de Ingeniería, con más de 20 años de experiencia profesional en áreas de Proyectos, Ciberseguridad y Análisis de Datos, avalado por Microsoft como DA-100: Analyzing Data with Microsoft Power BI, 98-364: Database Fundamentals, MO201: Microsoft Excel Expert (Excel and Excel 2019), MO-200: Microsoft Excel (Excel 365 and Excel 2019); avalado por Certiprof como CYBER Security Foundation Professional Certificate CSFPC, Kanban Foundation Certificate - (KIKF) - (English), Scrum Foundations Professional Certificare SFPC - (Spanish);
- Plan
- Introducción
- Big Data – Definición
- Big Data - ¿Por Qué?
- Disponibilidad de Datos
- Datos Estructurados vs No Estructurados
- Capacidad Analítica
- Big Data - ¿Por qué?
- Aplicaciones
- Sistemas de Archivos Distribuidos
- Scale up vs. Scale Out
- Sistemas de Archivos Distribuidos HDFS
- Sistemas de Archivos Distribuidos - S3
- Sistemas de Archivos Distribuidos CEPH
- Técnicas - Algoritmos Distribuidos
- MapReduce
- Spark
- Flux vs. Batch
- Apache Storm
- Apache Samza
- Spark Streaming
- Transformaciones de DStream
- Flux vs. Batch (Flujo vs Lote)
- Sistemas de Bases de Datos
- NoSQL
- Documento
- Key-value (Clave-valor)
- HBase
- Cassandra
- Grafos
- Estructurado
- Kudu
- CockroachDB
- Otros
- Sistemas de Bases de Datos
- Sistemas de Organización
- Dark Data (Datos Oscuros)
- 1. Sistemas Tradicionales de Gestión de Bases de Datos
- 2. Seguridad de Datos Tradicional
- 3. ¿Qué tan valioso es Dark Data?
- 4. Características de los Dark Data
- Conclusión
- Objetivos del Trabajo Práctico
- Hadoop
- Introducción a Hadoop
- Interfaces Web para Hadoop
- Map Reduce
- Wordcount
- Launch Map Reduce on the Cluster
- Objetivos del Trabajo Práctico
- Spark
- Testing Spark with Spark-Shell
- Spark API
- Spark Batch en Java
- Pruebas del Código Local
- Lanzamiento del Código en el Clúster
- Spark Streaming
- Objetivos del Trabajo Práctico
- Kafka
- Arquitectura de Kafka
- Kafka y Zookeeper
- Primer Uso de Kafka
- Creación de una Aplicación Personalizada
- Integración de Kafka con Spark
- Objetivos del Trabajo Práctico
- Apache HBase
- Modelo de Datos
- Arquitectura
- Primera Manipulación de HBase
- HBase API
- Carga de Archivos
- Procesamiento de Datos con Spark
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