Tecnologías de Big Data

¿Estás pensando en trabajar con grandes volúmenes de datos? Si no sabes  por donde empezar ni que tecnologías utilizar, esta formación te proporcionará una amplia visión de las herramientas disponibles y de sus diferentes funcionalidades y aplicaciones. De una forma muy práctica, podrás conocer en qué casos utilizar cada una de ellas, su idoneidad para determinado tipo de proyectos o como obtener el rendimiento adecuado combinando varias.

Descripción

¿Estás pensando en trabajar con grandes volúmenes de datos? Si no sabes  por donde empezar ni que tecnologías utilizar, esta formación te proporcionará una amplia visión de las herramientas disponibles y de sus diferentes funcionalidades y aplicaciones. De una forma muy práctica, podrás conocer en qué casos utilizar cada una de ellas, su idoneidad para determinado tipo de proyectos o como obtener el rendimiento adecuado combinando varias.

 

Código del Curso: IT-AV_TECBIGDATA

Duración: 24 h

Modalidad: Presencial

 

Objetivos

El objetivo de esta formación es obtener una amplia visión de las tecnologías big data, caracterizadas por el tratamiento de grandes volúmenes de datos que no pueden ser adquiridos, gestionados o procesados mediante técnicas tradicionales.

Basados en tecnologías open source y versiones gratuitas de producto, se abordarán los campos de aplicación más representativos en:

Hbase – Hadoop – Spark – Storm – Machine Learning – Power BI – Lenguaje R

Requisitos

Aunque no se describen requisitos específicos, sería deseable contar con conocimientos de algún lenguaje de programación y tener nociones de base de datos.

¿A quién va dirigido?

Profesionales de Tecnologías de la Información que deseen adquirir una perspectiva de las tecnologías big data

Profesionales de otras áreas con necesidad de organizar, integrar, gestionar y utilizar datos útiles para mejorar las decisiones estratégicas.

Contenido

  1. Fundamentos del Big Data
    • El crecimiento exponencial de la información
    • Definiciones de Big Data
    • Tipos de datos
    • Ecosistemas
    • Aplicaciones del Big Data
    • Casos de éxito de Big Data
  2. HBase
    • ¿Qué es Hbase?
    • Tablas Hbase
    • Trabajar con tablas
    • Arquitectura de Hbase
    • Diseño del Schema
    • Operaciones con Java
  3. Hadoop, procesamiento en disco
    • Introducción
    • Arquitectura
    • Common
    • Map Reduce
    • YARN
    • HDFS
    • Despliegue de un cluster en Azure
    • Ejemplos
  4. Hadoop, ecosistema
    • Pig Latin
    • Hive
    • Sqoop
    • Oozie
    • Flume
    • Zookeeper
    • Ambari
  5. Spark, procesamiento en memoria
    • Evolución de los sistemas distribuidos
    • ¿Qué es Spark?
    • ¿Por qué Spark?
    • RDD’s
    • Scala
    • Crear un RDD
    • Transformaciones
    • Acciones
    • Ejemplo
  6. Ecosistema de Spark
    • Spark SQL
    • Spark Streamign
    • Mlib
    • GraphX
  7. Storm, procesamiento de eventos
    • ¿Qué es Storm?
    • ¿Qué es una Topología?
    • Distribución del proceso
    • Ejemplo
  8. Power Bi, Herramientas Analíticas
    • Introducción
    • Power Query
    • Power Pivot
    • Power View
    • Power Map
  9. Machine Learning
    • Que es el Machine Learning
    • Modelos de Machine Learning
    • Algoritmos de Machine Learning
    • Sesión práctica
  10. Lenguaje R
    • ¿Qué y Porqué de R?
    • Instalación de R
    • Tipos de datos
    • Operadores lógicos
    • Primeros pasos
    • Análisis de datos categóricos
    • Regresión lineal simple
    • Análisis de la Varianza
    • Análisis de supervivencia Titanic

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