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 DATA

Modalidad: VIRTUAL
SANTA CRUZ
Inicio: 10/11/2020

Análisis de Big Data Y Tecnología Conceptos

   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


  • 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 TECNOLOGIA 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. COMPUTACION EN LA NUBE:

    2. MECANISMOS DE BIG DATA



    2.1. MOTOR ANALITICO:

    2.2. MOTOR DE COORDINACION:

    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. TECNICAS DE ANALISIS DE BIG DATA



    3.1. ANALISIS ESTADISTICO:

    3.2. ANALISIS SEMANTICO:

    3.3. APRENDIZAJE AUTOMATICO:

    3.4. ANALISIS VISUAL:

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



    4.1. EVALUACION DE CASOS COMERCIALES:

    4.2. IDENTIFICACION DE DATOS:

    4.3. ADQUISICION Y FILTRADO DE DATOS:

    4.4. EXTRACCION DE DATOS:

    4.5. VALIDACION Y LIMPIEZA DE DATOS:

    4.6. AGREGACION Y REPRESENTACION DE DATOS:

    4.7. ANALISIS DE LOS DATOS:

    4.8. VISUALIZACION DE DATOS:

    4.9. UTILIZACION DE LOS RESULTADOS DEL ANALISIS:


       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.