Curso Big Data

OBJETIVOS

• Aprender los Fundamentos de Big Data.
• Contar con fundamentos para emplear Tecnologías de Big Data.
• Adquirir habilidades básicas de Hadoop y MongoDB. Poder aplicar big data en algunos escenarios de la vida diaria (salud, negocios, etc).

Perfiles:

• Ingenieros Y Tecnólogos.
• Analistas De Sistemas. Analistas De Negocios.
• Administradores De Sistemas. Arquitectos De Soluciones Desarrolladores De Software.
• En General, todas aquellas personas interesadas en Iniciarse en Big Data para su desarrollo profesional.

Áreas :

• Gobierno Corporativo.
• Gobierno de TI.
• Arquitectura de Servicios.
• Niveles Táctico y Operativo.
• Gestión de Proyectos.
• Gestión Administrativa.
• Gestión Operativa.
• Gestión de Incidentes.

Temario Líder en Big Data (80Horas)

Integridad de Big Data

• Aplicaciones de Big Data
• Gestión de Big Data
• Ecosistema de Big Data
• Analizando Big Data
• Tablero en Tiempo Real
• Resumen de Desafíos y Soluciones
• Comparación de Tradicionales y Big Data
• Preguntas de Revisión
• Ejercicio Práctico MongoDB

 Fuentes y aplicaciones de Big Data

• Objetivos de Aprendizaje
• Ecosistema/Arquitectura de Big Data
• Aplicación de Google Flu
• Fuentes de Big Data Sources
• Comunicaciones entre Personas
• Comunicaciones entre Personas y Máquinas
• Comunicaciones de Máquina a Máquina
• Aplicaciones de Big Data
• Monitoreo de Sensibilidad del Consumidor
• Aplicaciones de Big Data
• Aplicación de Vigilancia Predictiva
• Aplicaciones de Big Data
• Seguro de Automóvil Flexible
• Preguntas de Revisión
• Ejercicio Práctico Hadoop

Arquitecturas de Big Data

• Objetivos de Aprendizaje
• Arquitectura de Google Query
• Ecosistema / Arquitectura de Big Data
• Capas en Arquitectura de Big Data
• Arquitectura IBM Watson
• Arquitectura de Netflix
• Arquitectura de VMWare
• Arquitectura de una Compañía Meteorológica
• Arquitectura de Ticketmaster
• Arquitectura de LinkedIn
• Arquitectura de PayPal
• Ecosistema de Hadoop
• Preguntas de Revisión

Procesamiento Paralelo con MapReduce

• Objetivos de Aprendizaje Arquitectura de Big Data
• Arquitectura de MapReduce
• Arquitectura Maestro-Esclavo en MapReduce
• Papel de MapReduce 2004
• Secuencia de MapReduce
• MR Funciona como una Secuencia de UNIX
• Contador de Palabras Usando MapReduce
• Conteo de Palabras Usando MapReduce – Ejemplo 2
• Seudo Código MapR para Contador de Palabras
• Ejemplo de Contador de Palabras (Inglés): Myfile.txt
• Sistemas de Mensajería
• Arquitectura de Apache Kafka
• Componentes de Kafka
• Mecanismo de Tópicos de Kafka
• Atributos Clave de Kafka

Computación en la Nube

• Objetivos de Aprendizaje
• Arquitectura de Big Data
• Computación en la Nube
• Modelo de Acceso a la Computación en la Nube
• Computación en la Nube como una Infraestructura Virtualizada
• Beneficios de la Computación en la Nube
• Modelos de Computación en la Nube – por Propiedad y Rango de Servicios
• Preguntas de Revisión