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Curso relacionado

Taller de ARQUITECTURA DATOS EN OIT: FIRMWARE DEL DISPOSITIVO

En estos momentos el centro Start Up Trainning no tiene la matrícula abierta para este curso.

Start Up Trainning
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Taller Semipresencial en Madrid (Madrid)

Precio: 1.500 €
Duración: 5 semanas

Resumen del taller

Es un programa para formar a profesionales capaces de diseñar e implementar un arquitectura de datos para su adecuado tratamiento masivo en una solución IOT industrial. En él obtienes los conocimientos y el know how para desarrollar soluciones en diferentes plataformas de cloud, y bajo distintos ecosistemas de datos desde una perspectiva integral end-to-end.. Este programa se orienta a la formación de expertos en informática perfiles desarrolladores, uno de los perfiles más demandados actualmente

Objetivos: 1. Dotar de un profundo conocimiento sobre el proceso de datos masivos en el entorno IoT, para que seas capaz de identificar aspectos claves de cómo se integrar los datos en un sistema completo de IoT en la industria conectada. 2. El curso te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y proponer proyectos de diseño y optimización de las bases de datos en los entornos IOT. 3. Serás capaz de crear una solución en las bases de datos aplicado al Internet de las Cosas en las diferentes plataformas de IoT integrados con los sistemas actuales industriales. 4. Aplicar las principales tecnologías del big data al entorno IOT (framworks para el tratamiento de datos masivos y algo de ciberseguridad…) aplicado en casos reales de empresa

Requisitos: Titulación académica: FP Técnico superior en informática, estudios de grado en STEM. Educación no reglada: Conocimientos de programación básica. Conocimientos de bases de datos: SQL, y NSQL, conocimientos de protocolos seguros https, algo de PHP, o similares Experiencia profesional; No es imprescindible, pero es importante haber programado ya algo como desarrollador en cualquier entorno.

A quién va dirigido: • Profesionales de origen tecnológico: los típicamente informáticos con perfiles desarrollo, o bien otras ingenierías con fuertes conocimientos y alguna experiencia como desarrolladores. De origen también matemáticas, físicas, y ciencias que van a tomar responsabilidades en la industria del Internet de las Cosas. • Profesionales de ciencias que reciclan sus perfiles profesionales en el sector emergente del internet de las cosas aplicado a la industria. • Ingenieros superiores con formación y alguna experiencia en la mayoría de las herramientas de programación del curso. Se trata de aprender a integrarlas en soluciones IOT

Información adicional

20 % del total de horas en un taller práctico en equipo: Una vez cursadas las clases virtuales, y superadas las pruebas de evaluación propuestas en el curso en la parte virtual, accedes al taller práctico. Este taller está especialmente diseñado para que mediante un desafío que se te propone  integres todo lo aprendido. Tu instructor de acompañará y supervisará tu trabajo  práctico, y como lo vas integrando en una solución real o casi real. Trabajarás en equipo, tal y como lo harías en una empresa real.
La potencia del taller es que  solo así aprendes a superar las dificultares mediante experiencias propias y las de tus compañeros, y observarás cómo se resuelven dificultades que quizás a ti no se te habrían ocurrido, pero que a tus compañeros sí. Así aprendéis unos de otros bajo la supervisión de un gran profesional que guía tus pasos.

 
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Temario completo de este curso

  • Problemas industriales y arquitectura del sistema de datos
  • Infraestructura big data y gestión

o Procesamiento de Datos por lotes (bach processing) con Hadoop. Herramientas Hadoop.

o Procesamiento de Datos con Spark core, spark 2.x,,Pig, Hive:

o Arquitectura, Modelado de datos, Metastore, HiveQL, APIs, Sqoop,Flume

  • Almacenamiento e Integración de Datos: Sistemas NOSQL

o Evolución del Data Warehouse al bussines intelligence

o ETL como el proceso de extracción, transformación y carga de los datos, para el bussines inteligence

o Ecosistemas de NOSQL (HBase, Cassandra, Mongo, DB Neo4J, Redis…)

· Infraestructura big data y gestión

o Planificación de clusters.

o Tunning / Optimización.

o Monitorización / Seguridad.

· Virtualización de servidores cloud

o Plataforma de virtualización: Open Stack

o Herramientas de contenedores: Docker y Kubernetes

 
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