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Certificado Profesional Big Data (CPBD)

Aspectos Clave

Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales
Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales.
Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y veracidad.
Conceptualizar el ecosistema Big Data y sus componentes claves.
Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la administración de Big Data.
Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para abordar esos desafíos.
Ejercicios prácticos para aplicar y aprender in-situ sobre todo el contenido con aplicación directa.
Examen para obtener el Certificado Profesional.
Obtención deLCertificado Profesional Big Data (CPBD) valido en todo el mundo.

¿Por qué realizar el “Certificado Profesional Agile Coach”?

Con la certificación profesional en Big Data, comprenderás la importancia del análisis de datos y cómo puedes obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y cambios estratégicos de negocio.

 

El Big Data se refiere a un conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales.

 

La Certificación Profesional Big Data tiene como propósito enseñar a profesionales y organizaciones a identificar los problemas de una forma comprensible utilizando Big Data, para proporcionar soluciones útiles con la gran cantidad de información y con datos que pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que se considere adecuada.

 

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Sobre este curso

  • Nivel
Introductorio
  • Estudiantes
100
  • Duración
15 horas teóricas
25 horas prácticas

Acerca del profesor

Profesor
Javier Rivero Romero

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Valoración del curso

4.99%
4.99/5
Puntuación del curso

¿Qué voy a aprender con el Certificado Profesional Agile Coach?

Al certificarte con el Certificado Profesional en Big Data (CPBD) serás capaz de:

  • Comprender Big Data y sus poderosos beneficios comerciales.
  • Conocer las diferencias entre Big Data y datos convencionales.
  • Aprender las 4 V’s de Big Data: Volumen, velocidad, variedad y veracidad.
  • Conceptualizar el ecosistema Big Data y sus componentes claves.
  • Apreciar los principales desafíos tecnológicos en la administración de Big Data.
  • Relacionarse con las soluciones tecnológicas claves para abordar esos desafíos.

¿A quién va dirigido?

  • Este curso es apropiado para ingenieros, técnologos, técnicos y profesionales que estén interesados en Big Data.
  • Cualquier persona que esté interesada en ampliar sus conocimientos en Big Data y deseen cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes en el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.
  • No hay requisitos previos para este curso y su certificación.

Metodología del programa

El programa está basado en el aprendizaje práctico y la colaboración entre los alumnos con la ayuda y mentorización del profesor.

El eje fundamental del programa consiste en facilitarte (al alumno) una experiencia de aprendizaje real a través de casos prácticos y proyectos.

A través de esta experiencia de aprendizaje, tú adquirirás el conocimiento y la experiencia para la resolución de un problema y por tanto la capacidad de poder resolverlo en el ámbito profesional.

De este modo, tú mismo te convertirás en el eje y constructor de tu propia experiencia de aprendizaje, con la guía y el acompañamiento del profesor.

Estructura del programa

Lo primero que verás al acceder al programa será el Caso Práctico o Proyecto que tienes que desarrollar.

Así podrás conocer el alcance de tu aprendizaje a través de la práctica aplicada.

A partir de aquí, irás avanzado semana a semana sobre los contenidos, las experiencias y los conocimientos que deberás adquirir.

Los módulos de tu programa constan de:

  • Video presentación.
  • Test Inicial para evaluar tu conocimiento de partida.
  • Caso práctico y/o proyecto.
  • Clases:
    • Recursos de aprendizaje: Videos, lecciones, ejemplos, herramientas, experiencias…
    • Debates tutorizados con otros alumnos.
    • Foro de dudas.
  • Masterclass.
  • Test final para evaluar tu conocimiento tras el programa.

Plan de estudios

o Objetivos de Aprendizaje
o Integridad
o Contexto de Big Data
o Velocidad
o Variedad
o Veracidad
o Aplicaciones de Big Data
o Analizando Big Data
o Tablero en Tiempo Real
o Resumen de Desafíos y Soluciones
o Comparación de Tradicionales y Big Data
o Preguntas de Revisión
o Ejercicio Práctico de Liberty Stores: Paso B1

o Objetivos de Aprendizaje
o Ecosistema/Arquitectura de Big Data
o Aplicación de Google Flu
o Fuentes de Big Data Sources
o Comunicaciones Entre Personas
o Comunicaciones Entre Personas y Máquinas
o Comunicaciones Máquina a Máquina
o Aplicaciones de Big Data
o Monitoreo de Sensibilidad del Consumidor
o Aplicaciones de Big Data
o Aplicación de Vigilancia Predictiva
o Aplicaciones de Big Data

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Google Query
o Ecosistema / Arquitectura de Big Data
o Capas en Arquitectura de Big Data
o Arquitectura IBM Watson
o Arquitectura de Netflix
o Arquitectura de VMWare
o Arquitectura de una Compañía Meteorológica
o Arquitectura de Ticketmaster
o Arquitectura de LinkedIn
o Arquitectura de PayPal

o Objetivos de Aprendizaje
o Ecosistema / Arquitectura de Big Data
o Hadoop y MapReduce Definidos
o ¿Por qué la computación en Clúster?
o Arquitectura de Hadoop: Fragmentación de Datos
o Arquitectura Maestro-Esclavo
o Arquitectura de Lectura y Escritura del Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS)
o Características de HDFS

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Big Data
o Secuencia de MapReduce
o MR Funciona como una Secuencia de UNIX
o Contador de Palabras Usando MapReduce
o Conteo de Palabras Usando MapReduce – Ejemplo 2
o Seudo Código MapR para Contador de Palabras
o Ejemplo de Contador de Palabras (Inglés): Myfile.txt
o Resultados de Cada Segmento
o Resultados Agrupados de Map

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Big Data
o Bases de Datos NoSQL
o NoSQL vs RDBMS
o Teorema CAP
o Arquitectura NoSQL
o Tipos de Bases de Datos NoSQL
o Arquitecturas NoSQL Populares

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Big Data
o Computación Definida en Stream
o Conceptos de Streaming
o Aplicaciones de Streaming
o Características del Algoritmo

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Big Data
o Sistema de Ingestión de Datos Sistemas de Mensajería
o Arquitectura de Apache Kafka
o Componentes de Kafka
o Mecanismo de Tópicos

o Objetivos de Aprendizaje
o Arquitectura de Big Data
o Computación en la Nube
o Modelo de Acceso a la Computación en la Nube
o Computación en la Nube como una Infraestructura Virtualizada

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