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Curso Experto en BIG DATA ANALYTICS AND PROCESSING FOUNDATIONS Online

Grupo ATRIUM

Programa de Curso Experto en BIG DATA ANALYTICS AND PROCESSING FOUNDATIONS

Grupo ATRIUM
Online Duración: 200 horas
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Online
1747.5 €

Descripción

El manejo de grandes cantidades de información con una compleja velocidad de crecimiento requiere de expertos capaces de gestionar estos datos de forma adecuada.

Con el amplio crecimiento de las tecnologías de la información, el manejo de grandes cantidades de datos se ha convertido en una tarea compleja la cual requiere de un personal altamente capacitado, por esto el curso experto en big data analytics and processing foundations es ideal para formar profesionales capaces de dar respuesta a esta necesidad del mercado.

A quién va dirigido

A todas las personas que deseen adquirir las capacidades técnicas y analíticas necesarias para especializarse en Analítica de Negocio o Big Data.

también aplica para los profesionales en áreas como Tecnología, negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics”


Objetivos

1. Uso y gestión de datos en bases de datos relacionales.

2. Conocer funcionamiento y uso de las bd NOSQL en relación a las bases de datos tradicionales.

3. Dominar las habilidades y destrezas necesarias en el lenguaje java, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, así como uso de la interface gráfica, gestión de ficheros y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.

4. Conocer y utilizar el lenguaje Python, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.

5. Estudia las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.

6. Reconocerla programación funcional en Scala para su posterior uso en Spark.

7. Aplicar la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Procesamiento a gran escala con Spark.



Temario

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN SISTEMAS DE INFORMACIÓN

• Introducción. BI y DWH

• Sistemas operativos (LINUX, introducción a DOS y PowerShell)

• Conceptos generales de Linux

• Comandos, variables de entorno y scripts

• Control y planificación de procesos

• Sistemas de almacenamiento y sistemas de ficheros

• Administración Básica de Linux

• Introducción DOS y Powershell

• Técnicas Data Warehousing y SQL

• Conceptos generales Data Warehouse

• Gestor de base de datos.

• Lenguaje de manipulación de datos (DML), sentencias Select, insert, update, delete, merge

• Lenguaje de definición de datos (DDL), sentencias Create, Alter, Drop

• Operadores aritméticos, lógicos, de relación

• Funciones de fila simple, de grupo. Subselects, joins

•  ETL, Extracción, Transformación y Carga de datos

• Introduction

• Database Vs Data Warehouse

• Preparacíon de entornos e instalacion

• Principales algoritmos en integracion de datos

• Principales ETL del mercado: (Pentaho, Talend, Qulick..)

• Lectura y escritura de ficheros planos y base de datos

• Uso de las principales funciones (agregación, join, uniones, sorters,..)

• Carga de un modelo de datos

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


MÓDULO 2: BASES DE DATOS NOSQL  

• Introducción a las bases de datos NoSQL

• ¿Qué son?

• Tipos de BBDD NoSQL

• Ventajas y desventajas

• Introducción a BBDD NOSQL orientada a documentos (MongoDB)

• CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB

• Uso de cursores en MongoDB

• Sharding: distribución de la información en múltiples servidores

• Motores de almacenamiento en MongDb e índices

• Introducción a BBDD NOSQL orientada a grafos (Neo4j)

• Introducción.

• Operaciones y análisis de grafos

• Cypher Query Languaje

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


MÓDULO 3: VISUALIZACIÓN  

• La Visualización de Datos

• Cómo desarrollar visualizaciones efectivas

• Recogida de datos y análisis

• Principales herramientas del mercado: Tableau, Qlick Sense, Power BI…

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


MÓDULO 4: PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS

• Introducción

• Tipos: cadenas, listas, diccionarios, tuplas, etc

• Iteración: Loops e ifs

• Lectura y escritura de ficheros

• Librerías: numpy, matplotlib, pandas, etc

• Introducción a modelos predictivos.

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


MÓDULO 5: HADOOP Y SU ECOSISTEMA

• Apache Hadoop: Introducción

• El sistema de almacenamiento de ficheros HDFS y MapReduce

• Ecosistema Hadoop: hive, sqoop, hue, …

• Arquitectura de un cluster

• Arquitectura Yarn

• Tipos de despliegue Hadoop

• Streaming

• Seguridad

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


MÓDULO 6: SPARK 

• Introducción a Apache Spark

• Módulos Spark:

• Spark Sql

• Spark Streaming

• Spark MLlib

• GraphX

• Creación y manejo de RDDs

• Pair RDDs

• Spark vs MapReduce

• HDFS y Spark

• Spark en cluster

• Programación en Spark:

• Spark Java API (Javadoc)

• Spark R API (Roxygen2)

• Scala API

• PySpark Python API

• Introducción a la programación en Scala y PySpark

• Estructuras de control básicas

• Tipos de datos

• Colecciones

• Funciones principales


EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

PROYECTO FIN DE MÁSTER


Titulación obtenida

Al finalizar la formación obtendrá el participante el diploma como experto en  big data analytics and processing foundations

Requisitos

No es necesaria documentación previa

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