ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS CLOUD: VIRTUALIZACION DE SERVIDORES
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1. Dotar de un profundo conocimiento sobre el diseño de la arquitectura del sistema para el proceso de datos masivos en el entorno IOT. 2. El curso te permitirá aportar nuevas líneas de negocio y proponer proyectos de administración de la estructura I cloud, para el perfecto y ágil tratamiento de los datos 3. Serás z de crear una solución tecnológica basada en el Internet de las Cosas y aplicar las plataformas de IoT con los sistemas actuales industriales. 4. Aplicar las principales plataformas de IOT A quién va dirigido 1. 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. 2. Profesionales de ciencias que reciclan sus perfiles profesionales en el sector emergente del internet de las cosas aplicado a la industria. 3. 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. Requisitos REQUISITOS DE ACCESO AL CURSO Titulación de acceso: Titulación superior en licenciatura o ingeniería o maestría. Experiencia profesional, 1-2 años en departamento y funciones de ingeniería, en informática, diseño de bases de datos, soporte back office de informática, visualización de datos, gestión de cloud, o ingeniería de procesos, industrial,. Manejo de las herramientas y software básico para poder integrarlo en soluciones de mayor engadura. Temario completo de este curso 1. Administración de sistemas big data para IOT El clustering. I cloud. Escalabilidad • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño con Azure, google cloud, IBM, otras soluciones. 2. Virtualización de servidores • Creación de contenedores con Docker y gestión de contenedores con Kubernetes • Plataformas de virtualización: Open Stack • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño 3. Visualización de los datos. • Herramientas de Visualización: Tableau y CartoDB • Librerías de Visualización: D3, Leaflet y Cytoscape • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño de diferentes visualizaciones • Procesamiento de datos de fuentes estructuradas SQL (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas NoSQL (Web, Spark, Cassandra). • ETL como el proceso de extracción, transformación y carga de los datos, para el bussiness inteligence. • Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño más
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