Este curso básico proporciona una descripción general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data.Se proporciona comprensión de Big Data desde perspectivas comerciales y tecnológicas, junto con una descripción general de los beneficios, desafíos y problemas de adopción comunes.
El contenido del curso se divide en una serie de secciones modulares, cada una de las cuales va acompañada de uno o más ejercicios prácticos.
Duración: 12 Horas Académicas
Big Data Fundamental
1.1. ANALISIS Y CIENCIA DE DATOS
1.2. DIGITALIZACION
1.3. TECNOLOGIA ASEQUIBLE Y HARDWARE BASICO
1.4. REDES SOCIALES
1.5. COMUNIDADES Y DISPOSITIVOS HIPERCONECTADOS
1.6. COMPUTACION EN LA NUBE
2.1. METADATOS
2.2. SEMI-ESTRUCTURADO
2.3. ESTRUCTURADO
2.4. DESESTRUCTURADO
3.1. JUSTIFICACION DE NEGOCIOS
3.2. ADQUISICION DE DATOS
3.3. PRERREQUISITOS ORGANIZACIONALES
3.4. INTIMIDAD
3.5. PROCEDENCIA
3.6. SEGURIDAD
3.7. SOPORTE LIMITADO EN TIEMPO REAL
3.8. DISTINTOS DESAFIOS DE DESEMPEñO
3.9. DISTINTOS REQUISITOS DE GOBERNANZA
3.10. METODOLOGIA DISTINTA
3.11. COMPUTACION EN LA NUBE
4.1. ANALITICA
4.2. CONJUNTO DE DATOS
4.3. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
4.4. ANALISIS DE LOS DATOS
4.5. INDICADOR CLAVE DE RENDIMIENTO (KPI)
5.1. VALOR
5.2. VARIEDAD
5.3. VELOCIDAD
5.4. VERACIDAD
5.5. VOLUMEN
6.1. AGREGACION
6.2. PROFUNDIZAR
6.3. FILTRAR
6.4. ENROLLAR
6.5. Y SI EL ANALISIS
7.1. BI TRADICIONAL
7.2. BI DE BIG DATA
8.1. DESCRIPTIVO
8.2. DIAGNOSTICO
8.3. PROFETICO
8.4. PRECEPTIVO
9.1. GENERADO POR HUMANOS
9.2. GENERADO POR MAQUINA
10.1. ANALISIS CUANTITATIVO
10.2. ANALISIS CUALITATIVO
10.3. PROCESAMIENTO DE DATOS
11.1. PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES EN LINEA (OLTP)
11.2. PROCESAMIENTO ANALITICO EN LINEA (OLAP)
11.3. EXTRAER-TRANSFORMAR-CARGAR (ETL)
11.4. ALMACEN DE DATOS
11.5. DATA MART
11.6. HADOOP
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.
