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Curso de Introducción a Big Data con MongoBD y Hadoop

En estos momentos el centro CULTURELAB no tiene la matrícula abierta para este curso.

CULTURELAB
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Curso Online

Precio: 100 € 70 €
Descuento: 30% de descuento en ambas modalidades para: - Estudiantes
Duración: 3 meses

Resumen del curso

Objetivos: Conocer las características básicas de los escenarios Big Data y ser capaz de elegir qué tecnologías utilizar en cada caso. Dominar las capacidades básicas de manejo de datos en MongoDB. Ser capaz de diseñar el modelo de datos y la infraestructura de una solución Big Data basada en MongoDB. Conocer el paradigma de programación y los componentes básicos de Hadoop. Saber qué proyectos pertenecientes al ecosistema Hadoop utilizar para alcanzar la mejor solución para un problema dado.

Requisitos: - Los alumnos participantes han de disponer de conocimientos previos en programación Java para realizar el curso satisfactoriamente. - Número máximo de alumnos: 25

A quién va dirigido: Está dirigido a profesionales de la informática, técnicos o para cualquier otra persona que tenga curiosidad por el ámbito de las nuevas tecnologías y el manejo de grandes cantidades de datos.

Información adicional

Objetivo:

- Este curso introduce al alumno en el desarrollo de la arquitectura Big Data a través de los distintos entornos como HadoopMongoDBHive, etc.



Ventajas del centro: 

Culture Lab se ha convertido en un referente de educación en el entorno de las tecnologías TIC, Big Data e Impresión 3D, ofreciendo una garantía de calidad en su ámplia y variada oferta de cursos. 

Disponemos de cuarto modalidades de formación diferentes, cada cual se adapta a las necesidades de cada alumno/empresa. Estamos muy agradecidos por aportar una extensa comunidad de profesionales con la misma satisfacción de siempre

- Nuestra formación se puede bonificar a través de la Fundacion Estatal.
- Nuestra metodología es 100% practica y está enfocada a la profesionalización de la materia adquirida.

 
ver información adicional
 

Temario completo de este curso

Tema 1º: Introducción a Big Data

  • Lección 1º Introducción a Big Data
  • Lección 2º El desafío Big Data
  • Lección 3º El círculo virtuoso de Big Data
  • Lección 4º La evolución del almacenamiento
  • Lección 5º La situación actual del Big Data
  • Lección 6º Las cuatro uves del Big Data
  • Lección 7º Las soluciones del Big Data
  • Lección 8º El Big Data operacional (Abierta)
  • Lección 9º El Big Data Analítico
  • Lección 10º Comparativa entre soluciones
  • Lección 11º Las bases de datos Nosql
  • Lección 12º Diferentes tipos de bases de datos
  • Lección 13º Desventajas de la NoSQL
  • Lección 14º Modelos de programación para Big Data
  • Lección 15º Accediendo al entorno de prácticas
  • Presentación del Software para la ejecución de MongoDB y Hadoop
  • Ejercicios del Tema 1
  • Resolución de ejercicios del Tema 1

Tema 2º Big Data operacional con MongoDB

  • Lección 16º Organización de los datos
  • Lección 17º Demostración con MongoDB
  • Lección 18º El manejo básico de los datos
  • Lección 19º Segunda demostración con MongoDB
  • Lección 20º Acceso a los datos a través de métodos de escritura
  • Lección 21º Listas y subcontenidos en MongoDB
  • Lección 22º Funciones de los operadores
  • Lección 23º Procedimientos de escritura
  • Lección 24º Tipos de operadores para la actualización
  • Lección 25º Manejo de datos básico con MongoDB
  • Lección 26º Avanzando en el manejo de los datos
  • Lección 27º Avanzando en el manejo de los datos (2º Parte)
  • Ejercicios del Tema 2
  • Resolución de ejercicios del Tema 2

Tema 3º Agregación de los datos

  • Lección 28º Agregación de datos con MapReduce
  • Lección 29º Operaciones de salida del MapReduce
  • Lección 30º Agregación Framework
  • Lección 31º Diversos tipos de operadores
  • Lección 32º Demostración: Herramientas de agregación en MongoDB

Tema 4º Arquitectura de una solución MongoDB

  • Lección 33º Arquitectura de una solución
  • Lección 34º Índices compuestos y multiclave
  • Lección 35º Índices avanzados
  • Lección 36º El modelado de datos (Abierta)
  • Lección 37º Claves para modelar bases de datos en MongoDB
  • Lección 38º La replicación de los datos
  • Lección 39º Factores determinantes de los servidores
  • Lección 40º Transferencia y replicación de los datos
  • Lección 41º La distribución de los datos
  • Lección 42º La distribución de los datos con Sharding
  • Lección 43º Demostración práctica de los Shard
  • Ejercicios del Tema 4º
  • Resolución de ejercicios del Tema 4º
  • Examen A: Desarrollo con MongoDB

Tema 5º Big Data con Hadoop

  • Lección 45º Características de Hadoop
  • Lección 46º Ventajas principales de Hadoop
  • Lección 47º El sistema de ficheros distribuido
  • Lección 48º Componentes del MapReduce
  • Lección 49º La historia de Hadoop
  • Lección 50º El ecosistema Hadoop

Tema 6º Desarrollo con Hadoop básico

  • Lección 51º Introducción al desarrollo
  • Lección 52º Ficheros de configuración
  • Lección 53º Modos de ejecución y ficheros distribuidos
  • Lección 54º Creación y ejecución de trabajos
  • Lección 55º Demostración de Hadoop – Parte 1
  • Lección 56º Demostración de Hadoop – Parte 2 (Abierta)
  • Lección 57º Demostración de Hadoop – Parte 3
  • Lección 58º Ejecución de las tareas
  • Lección 59º Ejecución y demostración con Reduce
  • Lección 60º Combinación y manejo de los datos
  • Lección 61º Orden secundario y contadores
  • Lección 62º Librerías de clases con funcionalidades comunes
  • Lección 63º Interfaz para múltiples lenguajes
  • Lección 64º Demostración MapReduce con Hadoop Streaming
  • Ejercicios del Tema 6
  • Resolución de ejercicios del Tema 6

Tema 7º El ecosistema Hadoop

  • Lección 65º Ecosistema Hadoop
  • Lección 66º Las operaciones de Pig Latin
  • Lección 67º Descubriendo Hive
  • Lección 68º Demostración con Pig y Hive
  • Lección 69º Programación basada en tuberías
  • Lección 70º Apache Spark y elección de Herramientas
  • Lección 71º Consultas de datos en HBase
  • Lección 72º El proyecto Mahout
  • Lección 73º Proyecto Oozie y Apache Storm
  • Examen B: Desarrollo con Hadoop
 
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