BIG DATA

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 – UNA DEFINICIÓN

1 Lecciones

Big Data – Definición

BIG DATA - ¿POR QUÉ?

6 Lecciones

Big Data - ¿Por Qué?
Disponibilidad de Datos
Datos Estructurados vs No Estructurados
Capacidad Analítica
Big Data - ¿Por qué?
Aplicaciones

TÉCNICAS Y TECNOLOGÍAS

5 Lecciones

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

9 Lecciones

Técnicas - Algoritmos Distribuidos
MapReduce
Spark
Flux vs. Batch
Apache Storm
Apache Samza
Spark Streaming
Transformaciones de DStream
Flux vs. Batch (Flujo vs Lote)

TECNOLOGÍAS – SISTEMAS BD

12 Lecciones

Sistemas de Bases de Datos
NoSQL
Documento
Key-value (Clave-valor)
HBase
Cassandra
Grafos
Estructurado
Kudu
CockroachDB
Otros
Sistemas de Bases de Datos

TECNOLOGÍAS - SISTEMAS DE ORGANIZACIÓN

1 Lecciones

Sistemas de Organización

DARK DATA (DATOS OSCUROS)

6 Lecciones

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

PRÁCTICA 1 - PROCESAMIENTO POR LOTES CON HADOOP HDFS Y MAP REDUCE

7 Lecciones

Objetivos del Trabajo Práctico
Hadoop
Introducción a Hadoop
Interfaces Web para Hadoop
Map Reduce
Wordcount
Launch Map Reduce on the Cluster

PRÁCTICA 2 - PROCESAMIENTO POR LOTES Y STREAMING CON SPARK

8 Lecciones

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

PRÁCTICA 3 - RECOPILACIÓN DE DATOS CON EL KAFKA BUS

7 Lecciones

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

PRÁCTICA 4 - ALMACENAMIENTO DE DATOS EN UNA BASE DE DATOS NOSQL CON HBASE

8 Lecciones

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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XAVIER BETANCOURT

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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