ARCITURA

Big Data Fundamental

Código: ARC-101


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.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 12 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
BIG DATACIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Modalidad: VIRTUAL
SANTA CRUZ
Inicio: 03/11/2020

   AUDIENCIA


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.

   PRE REQUISITOS


No hay requisitos formales para esta certificación.

   OBJETIVOS


  • Comprensión de Big Data
  • Terminología y conceptos fundamentales de Big Data
  • Impulsores tecnológicos y de negocio de Big Data
  • Tecnologías empresariales tradicionales relacionadas con Big Data
  • OLTP, OLAP, ETL y Data Warehouses en relación con Big Data
  • Características de los datos en entornos de Big Data
  • Tipos de conjuntos de datos en entornos de macrodatos
  • Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
  • Veracidad de datos y metadatos
  • Análisis y análisis fundamentales
  • Análisis cuantitativo y cualitativo
  • Tipos de aprendizaje automático
  • Análisis descriptivo y de diagnóstico
  • Análisis predictivo y prescriptivo
  • Business Intelligence y Big Data
  • Visualización de datos y Big Data
  • Consideraciones de planificación y adopción de Big Data

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Complete los módulos 1 y 2 para el examen de Certificación BDSCP.
  • Complete la versión parcial del examen B90.BDP .

  •    CONTENIDO



    1. CONTROLADORES DE BIG DATA



    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. TIPOS DE BIG DATA



    2.1. METADATOS:

    2.2. SEMI-ESTRUCTURADO:

    2.3. ESTRUCTURADO:

    2.4. DESESTRUCTURADO:

    3. CONSIDERACIONES DE ADOPCION Y PLANIFICACION



    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. TERMINOLOGIA Y CONCEPTOS



    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. CARACTERISTICAS DE BIG DATA



    5.1. VALOR:

    5.2. VARIEDAD:

    5.3. VELOCIDAD:

    5.4. VERACIDAD:

    5.5. VOLUMEN:

    6. VISUALIZACION DE DATOS



    6.1. AGREGACION:

    6.2. PROFUNDIZAR:

    6.3. FILTRAR:

    6.4. ENROLLAR:

    6.5. Y SI EL ANALISIS:

    7. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS



    7.1. BI TRADICIONAL:

    7.2. BI DE BIG DATA:

    8. ANALITICA



    8.1. DESCRIPTIVO:

    8.2. DIAGNOSTICO:

    8.3. PROFETICO:

    8.4. PRECEPTIVO:

    9. FUENTES DE BIG DATA



    9.1. GENERADO POR HUMANOS:

    9.2. GENERADO POR MAQUINA:

    10. ANALISIS DE LOS DATOS



    10.1. ANALISIS CUANTITATIVO:

    10.2. ANALISIS CUALITATIVO:

    10.3. PROCESAMIENTO DE DATOS:

    11. TECNOLOGIAS EMPRESARIALES



    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:


       BENEFICIOS



    Una certificación es una documentación formal de los logros que demuestra que un candidato ha demostrado conocimientos teóricos y prácticos "saber hacer" en un campo en particular. La obtención de una certificación trae consigo varios beneficios que permiten a los candidatos seleccionados: - Ser competentes en Big Data del mundo real neutrales con el proveedor - Centrarse en partes maduras y probadas de la industria de Big Data - Convertirse en un profesional de Big Data listo para proyectos