Gestión de datos en streamming para el IoT Industrial
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1. Dotar de un profundo conocimiento sobre el proceso de streammimg con datos masivos en el entorno IoT, con Spark Streaming 2. Aprender a cómo procesar flujos de datos constantes 3. Aplicar las principales tecnologías del big data al entorno IOT (framworks para el streamming…) aplicado en casos reales de empresa. 4. Identificar la información que realmente es relevante para el negocio evitando la tentación de almacenar toda la información disponible. A quién va dirigido • 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. • Informáticos que quieran aprender la nueva tecnología de procesamiento de datos “in-memory” orientada al procesamiento de datos en streaming Requisitos • Conocimientos básicos en programación (Java o Scala) • Conocimientos básicos de Linux/Unix • Comprensión de los conceptos informáticos comunes • No se requiere conocimientos previos de Spark Temario completo de este curso · Integración con dispositivos (IOT). · Qué es un flujo de Streaming · Sistemas de Streaming · Implementación de un sistema real-timeSpark Streaming Samza o Qué es Apache Spark Streaming o Ventajas de Apache Spark Streaming o Los RDD en Apache Spark o Discretized Streams (DStream) o Creación de un DStream o Transformación de un DStream o Operaciones de persistencia (Outputs) o Dataframes y operaciones SQL · Monitorización de servidores. · Análisis de fallos en maquinaria, sensores de ascensores, consumo energético de maquinaria y otros ejemplos industriales · Plataformas y Apis en la nube · Casos prácticos y ejemplos varios de integración y diseño más
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