Introducción a Big Data y Analytics

En una semana adquiera los conocimientos y habilidades necesarias para instalar y gestionar un cluster de Hadoop, que le permitira el procesamiento de su Big Data.

Descripción

El objetivo de esta acción formativa será la divulgación del concepto de Big Data y Analitycs, desde la génesis del término, pasando por las principales herramientas, gratuitas, para su gestión y tratamiento, así como la exposición de numerosos ejemplos de negocio, que se pueden ver beneficiados por esta nueva tecnología. El objetivo final, es comprender la importancia del Big Data y entender cómo puede beneficiar al negocio la extracción del significado que subyace dentro de esa ingente cantidad de datos.

Código del Curso: IT-BIGD-INT

Duración: 20 h

Modalidad: Presencial/online

 

Objetivos

El objetivo de esta acción formativa será la divulgación del concepto de Big Data y Analitycs, desde la génesis del término, pasando por las principales herramientas, gratuitas, para su gestión y tratamiento, así como la exposición de numerosos ejemplos de negocio, que se pueden ver beneficiados por esta nueva tecnología. El objetivo final, es comprender la importancia del Big Data y entender cómo puede beneficiar al negocio la extracción del significado que subyace dentro de esa ingente cantidad de datos.

Requisitos

No se han definido requisitos específicos

¿A quién va dirigido?

Se trata de una formación no técnica dirigido a todos aquellos usuarios de negocio que necesiten centrarse en los conceptos de Big Data y Analytics.

Contenido

1. La información crece muy rápido

2. ¿Qué es Big Data?

  1. 2.1. Definiciones
  2. 2.2. Niveles
  3. 2.3. ¿Qué es Analitycs?
  4. 2.4. Aproximaciones

3. El Núcleo del proceso del Big data – Hadoop

4. Arquitectura

  1. 4.1. Hadoop Common
  2. 4.2. Hadoop MapReduce
  3. 4.3. Hadoop YARN
  4. 4.4. Hadoop Distributed File System (HDFS™)

5. HDFS

  1. 5.1. Características
  2. 5.2. Arquitectura
  3. 5.3. Objetivos

6. Map – Reduce

  1. 6.1. ¿Que es?
  2. 6.2. Algoritmo
  3. 6.3. Input / Output
  4. 6.4. Terminología
  5. 6.5. Distintos ejemplos de Map-Reduce

7. Ecosistemas de Hadoop

  1. 7.1. Consultas de grandes volúmenes de datos – Hive
  2. 7.2. Scripts desde alto nivel – Pig
  3. 7.3. Aprendizaje automático – Mahout

8. Herramientas de visualización.

  1. 8.1. Lenguaje R
  2. 8.2. Excel – Power BI

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