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Curso subvencionado para trabajadores de ARQUITECTURA BIG DATA

Grupo COLON IECM
Grupo COLON IECM

Curso subvencionado Online

Precio: Gratuito para trabajadores
Duración: 42 días

Resumen del curso subvencionado

Aprende a trabajar con datos masivos. La arquitectura Big Data, tiene como fin último analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser tratados con softwares convencionales. Saber tratar estos datos masivos, son una de las cualidades más buscadas en las empresas, que con la digitalización e incorporación de nuevas tecnologías, cada vez suman más información a sus archivos.

Objetivos: Aprenderás a tratar estos datos mediante el procesamiento en sistemas Big Data, y dominar las principales tecnologías y su utilización para el diseño de arquitecturas escalables adaptadas a cada proyecto.

Requisitos: No son necesarios requisitos previos profesionales, ni formativos.

A quién va dirigido: Desempleados, Trabajadores y personas afectadas por ERTE.

Temario completo de este curso

1. BATCH PROCESSING.
1.1. Hadoop.
1.2. Pig.
1.3. Hive.
1.4. Sqoop.
1.5. Flume.
1.6. Spark Core.
1.7. Spark 2.0.

2. STREAMING PROCESSING.
2.1. Fundamentos de Streaming Processing.
2.2. Spark Streaming.
2.3. Kafka.
2.4. Pulsar y Apache Apex.
2.5. Implementación de un sistema real-time.

3. SISTEMAS NOSQL.
3.1. Hbase.
3.2. Cassandra.
3.3. MongoDB.
3.4. Neo4J.
3.5. Redis.
3.6. Berkeley DB.

4. INTERACTIVE QUERY.
4.1. Lucene + Solr.

5. SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS.
5.1. Arquitectura Lambda.
5.2. Arquitectura Kappa.
5.3. Apache Flink e implementaciones prácticas.
5.4. Druid.
5.5. ElasticSearch.
5.6. Logstash.
5.7. Kibana.

6. CLOUD COMPUTING.
6.1. Amazon Web Services. 6.2. Google Cloud Platform.

7. ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG.
7.1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks.
7.2. Optimización y monitorización de servicios.
7.3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry.

8. VISUALIZACIÓN DE DATOS.
8.1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB.
8.2. Librerías de Visualización: D3, Leaflet, Cytoscape.
 
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