Paradigma Big Data
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Si hay un término que se ha popularizado en cualquier evento o charla sobre tecnología en los últimos años es Big Data. Otros términos muy relacionados como Business Intelligence, Machine Learning, Analytics…
También aderezan las ofertas de trabajo con más demanda. La ingente cantidad de información que se genera hoy día en internet, redes sociales, dispositivos conectados… se ha convertido en el “nuevo petróleo” que las empresas deben explotar para maximizar sus beneficios y generar nuevas líneas de negocio. Hadooop, Spark, NoSQL,… las tecnologías capaces de almacenar, tratar y analizar estos flujos de información y nuevos formatos son un área de creciente interés completamente justificado.
En el curso, haremos un repaso de las herramientas y tecnologías más importantes del ecosistema Big Data. Partiendo de los conceptos más básicos hasta las aplicaciones y caos de uso de cada una de ellas. Seguiremos una metodología “learning by doing” para afianzar los contenidos.
Información
Objetivos
En este curso, el alumno será capacitado para:
1. Dominar los conceptos básicos del mundo Big Data y las principales diferencias con BI.
2. Abordar el paradigma Big Data desde un punto de vista de negocio.
3. Acceder a diferentes infraestructuras cloud en las que crear y gestionar entornos Big Data reales.
4. Realizar prácticas de casos de negocio reales en entornos que permiten grandes capacidades de procesamiento.
5. Conocer las principales tecnologías asociadas a Big Data y en qué casos utilizarlas.
Metodología
1. Se combinan las exposiciones teóricas con las prácticas, de forma que se vea la aplicación de la teoría y sus resultados.
2. Los participantes realizarán casos prácticos en entornos reales de Big Data guiados por el profesor. Esto les capacitará para seguir profundizando en las siguientes materias del máster y en empezar a aplicarlo en entornos laborales.
3. Los alumnos resolverán de forma tutorizada casos nuevos propuestos por el profesor.
MÓDULOS
Este curso introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark.
Se mostrará su uso desde entornos Cloud (como Azure) y también en instalaciones de centros de datos (como la distribución Cloudera).
- Conceptos Generales.
- Herramientas de trabajo.
- Data Lake.
- Ecosistema Hadoop.
- Acceso a un entorno Big Data y Prácticas.
- Herramientas dentro del ecosistema Hadoop(Pig, Hive, HBase).
- Ingesta de datos (Sqoop, Flume, Kafka).
- Apache Nifi.
- Consultas SQL sobre sistemas de ficheros distribuidos.
- Formatos de almacenamiento optimizados para Big Data.
- Procesamiento Batch y Streaming.
- Arquitecturas Lambda y Kappa.
- Introducción a Spark.
- Ejercicios Prácticos y Casos de uso.
- Repaso Bases de datos NoSQL.
- Visualización de datos.
- Seguridad en Arquitecturas Big Data.
- Resumen y tiempo para dudas.
- Caso práctico Final.
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