Curso de Big Data bonificable. solo empresas
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- Entenderás el conjunto de tecnologías que dan soporte a Big Data y el posicionamiento de cada una. - Conocerás y practicarás con los componentes asociados al ecosistema Hadoop: Hive, HDFS, Pig, etc. - Aprenderás Apache Spark en detalle y serás z de desarrollar programas de análisis de datos con esta tecnología. - En resumen, estarás preparado para participar en un proyecto Big Data real A quién va dirigido - Desarrolladores - Programadores - Analistas de datos Requisitos - Los alumnos deberán tener experiencia previa en algún lenguaje de programación tales como Java, Python, R, o similares. - Para realizar el curso es necesario contar con un equipo con procesador Intel i7, con 16 GB de memoria RAM. Temario completo de este curso 1. INTRODUCCIÓN A TECNOLOGÍAS BIG DATA, APACHE HADOOP Y APACHE SPARK ¿Qué es Big Data y qué hay de nuevo? Principales tecnologías Big Data. Apache Hadoop: plataforma de almacenamiento y procesamiento de datos. Apache Spark: procesamiento de datos. 2. APACHE HADOOP: CORE. Almacenamiento de datos en Hadoop: HDFS. Gestión de recursos y tareas: YARN. Instalación, administración y monitorización del cluster con Apache Ambari. Seguridad y gobierno de datos. 3. INGESTA Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS EN APACHE HADOOP. Apache Sqoop: intercambio de datos con bases de datos relacionales. Apache Flume y Apache Kafka: ingesta de datos. Apache Pig: transformación de datos en Hadoop. Herramientas ETL: Informatica PowerCenter, Pentaho Kettle. 4. ACCESO Y EXPLOTACIÓN DE DATOS EN APACHE HADOOP. MapReduce: “antiguo” framework de procesamiento de datos. Apache HBase: NoSQL sobre Hadoop. Apache Hive: SQL sobre Hadoop. Otras tecnologías de SQL sobre Hadoop: Cloudera Impala, Apache Drill, Apache Phoenix. Procesamiento de eventos en tiempo real con Apache Storm. 5.- APACHE SPARK Introducción a Apache Spark. Spark vs MapReduce vs Tez Introducción a Scala. Conceptos básicos, RDDs, transformaciones y acciones. Desarrollo de aplicaciones con Spark. 6.- SPARK STREAMING Introducción a Spark Streaming Casos de uso. Apache Storm vs Spark Streaming. Desarrollo de aplicaciones realtime con Spark Streaming. más
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