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ARCITURA

Análisis de Big Data Y Tecnología Conceptos

Código: ARC-102


Este curso proporciona una descripción general de las áreas temáticas esenciales relacionadas con la plataforma de soluciones Big Data arquitectura, que cubre una gama de modelos, enfoques y consideraciones arquitectónicas. Se explican los mecanismos para la creación de soluciones Big Data, así como opciones arquitectónicas para el montaje de plataformas de procesamiento de datos.
El curso introduce aún más el almacén de datos empresarial y analiza varias opciones para su integración con entornos Big Data. También se presentan escenarios comunes para proporcionar una comprensión básica de cómo se utilizan generalmente las soluciones de Big Data. Finalmente, el uso de la nube entornos para las soluciones de Big Data se exploran en el contexto de la entrega de computación en la nube y modelos de implementación.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 12 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
BASE DE DATOSBIG DATATECNOLOGIAS EMERGENTES Y DISRUPTIVAS

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   CALENDARIO


Inicio Cursos a Iniciarse Proximamente Horario Modalidad Franquicia Organizadora Reserva
09/08/2021ARC-102 Análisis de Big Data Y Tecnología Conceptos LUN,MIE,VI de 19:00:00 a 22:00:00 VIRTUAL COGNOS VIRTUALReservar

   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 previos.

   OBJETIVOS


  • Motores de seguridad, administradores de clústeres y administradores de gobierno de datos
  • Motores de visualización y portales de productividad
  • Modelos arquitectónicos de procesamiento de datos a nivel de máquina
  • Arquitecturas Shared-Everything y Shared-Nothing
  • Arquitectura lógica de Big Data Analytics
  • Fuentes de datos y capas de adquisición de datos
  • Capas de almacenamiento, procesamiento y lotes
  • Procesamiento en tiempo real, incluido el flujo de eventos y el procesamiento de eventos complejos
  • Enfoques de integración de Big Data y almacenamiento de datos empresariales (incluidas las series y el paralelo)
  • Poly Source, incluidas las fuentes relacionales, de transmisión y basadas en archivos
  • Poly Storage, incluida la replicación automática de datos y la reducción del tamaño de los datos
  • Almacenamiento de acceso aleatorio, incluidos binarios, tabulares, enlazados, jerárquicos y fragmentación de datos de alto volumen
  • Almacenamiento de acceso de transmisión, incluido el almacenamiento de transmisión y la descomposición de conjuntos de datos
  • Procesamiento por lotes a gran escala, descomposición compleja y abstracción del procesamiento
  • Poly Sink, incluido Relational Sink, File-based Sink y ejecución automatizada de conjuntos de datos
  • Dispositivo de Big Data y virtualización de datos
  • Entornos arquitectónicos, incluido ETL
  • Motores de análisis y enriquecimiento de aplicaciones
  • Consideraciones de arquitectura de Big Data y Cloud Computing
  • Modelos de implementación y entrega en la nube para alojar soluciones de macrodatos

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



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

   CONTENIDO



1. COMPONENTES Y CONCEPTOS DE TECNOLOGÍA DE BIG DATA

1.1. CLUSTERS
1.2. SISTEMAS DE ARCHIVOS Y SISTEMAS DE ARCHIVOS DISTRIBUIDOS
1.3. NOSQL
1.4. PROCESAMIENTO DE DATOS DISTRIBUIDOS
1.5. PROCESAMIENTO DE DATOS EN PARALELO
1.6. PROCESAMIENTO DE CARGAS DE TRABAJO
1.7. COMPUTACIÓN EN LA NUBE


2. MECANISMOS DE BIG DATA

2.1. MOTOR ANALÍTICO
2.2. MOTOR DE COORDINACIÓN
2.3. MOTOR DE TRANSFERENCIA DE DATOS
2.4. MOTOR DE PROCESAMIENTO
2.5. MOTOR DE CONSULTA
2.6. ADMINISTRADOR DE RECURSOS
2.7. DISPOSITIVO DE ALMACENAMIENTO
2.8. MOTOR DE FLUJO DE TRABAJO


3. TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE BIG DATA

3.1. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
3.2. ANÁLISIS SEMÁNTICO
3.3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
3.4. ANÁLISIS VISUAL


4. ETAPAS DEL CICLO DE VIDA DEL ANÁLISIS DE BIG DATA

4.1. EVALUACIÓN DE CASOS COMERCIALES
4.2. IDENTIFICACIÓN DE DATOS
4.3. ADQUISICIÓN Y FILTRADO DE DATOS
4.4. EXTRACCIÓN DE DATOS
4.5. VALIDACIÓN Y LIMPIEZA DE DATOS
4.6. AGREGACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS
4.7. ANÁLISIS DE LOS DATOS
4.8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
4.9. UTILIZACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL ANÁLISIS



   BENEFICIOS



  • 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.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio oficial de ARCITURA, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.
  • Certificado oficial ARCITURA .