BIG DATA

Aprende los conocimientos del Big Data

Intermedio 5
Profesor XAVIER BETANCOURT Español

Descripcion

Big Data se refiere a un conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales. Esta certificación 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 y con datos que pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que se considere adecuada.

Curriculum Para este Curso
72 Lecciones
BIG DATA Y SUS TECNOLOGÍAS
2 Lecciones
  • 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
FORMATO Y DURACIÓN DEL EXAMEN
  • Este programa de estudios tiene un examen en el cual el candidato debe lograr alcanzaruna puntuación para obtener la certificación en Big Data Professional CertificateBDPCTM.
  • Tipo: Opción múltiple. 40 Preguntas
  • Duración: 60 minutos
  • Prerrequisito: Ninguno.
  • Supervisado: Será a discreción del Partner
  • Libro abierto: No
  • Puntaje de aprobación: 24/40 o 60 %
  • Entrega: Este examen está disponible en línea
Acerca de instructor
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Profesional con amplia experiencia en el sector de las Telecomunicaciones y Sistemas de Información con sólidos conocimientos en la explotación de datos mediante Inteligencia de Negocios y gestión de proyectos basados con metodología PMBOK y Scrum. Gran experiencia laboral en Analista de Ingeniería Data Center, Gerente Técnico, Especialista de Infraestructura Tecnológica y Comunicaciones, Technical Project Manager, Jefe de Operación y Mantenimiento Transporte y Datos Fijos, Jefe de Operación y Mantenimiento de Estaciones Base Acceso y Transmisiones Norte, Ingeniero Senior Operación y Mantenimiento Estaciones Base y Transmisiones Y Supervisor de Transmisiones Nacional en empresas como: CNT EP, LA COMPETENCIA S.A., CONSEJO NACIONAL ELECTORAL, Totaltek S.A, Movistar (Otecel) e Imetel Cia Ltda.

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