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ARCITURA

Analisis de Big Data y Laboratorio de Tecnologia

Código: ARC-103


Este módulo del curso presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar su capacidad, para aplicar el conocimiento de los temas tratados previamente en los módulos del curso 1 y 2.

Completar esta práctica de laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y demostrar competencia práctica en análisis y tecnología de Big Data, prácticas tal y como son aplicado - combinado para resolver problemas del mundo real.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 12 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
BIG DATATECNOLOGIAS EMERGENTES Y DISRUPTIVAS

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   CALENDARIO


Inicio Cursos a Iniciarse Proximamente Horario Modalidad Franquicia Organizadora Reserva
04/10/2021ARC-103 Analisis de Big Data y Laboratorio de Tecnologia LUN,MIE 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


  • Promover una comprensión de cómo funcionan los entornos de Big Data tanto desde el principio como desde el back-end.
  • Resolver problemas de análisis y análisis del mundo real.

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • La pista profesional de Big Data Science se compone de los módulos 1, 2 y 3 de BDSCP. (PROFESIONAL CERTIFICADO EN BIG DATA SCIENCE).
  • Complete la versión parcial del examen B90.BDP.

   CONTENIDO



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

1.1. EVALUACIÓN DE CASOS COMERCIALES
1.2. IDENTIFICACIÓN DE DATOS
1.3. ADQUISICIÓN Y FILTRADO DE DATOS
1.4. EXTRACCIÓN DE DATOS
1.5. VALIDACIÓN Y LIMPIEZA DE DATOS
1.6. AGREGACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS
1.7. ANÁLISIS DE LOS DATOS
1.8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
1.9. UTILIZACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL ANÁLISIS


2. MECÁNICA 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. COMPONENTES Y CONCEPTOS DE TECNOLOGÍA DE BIG DATA

3.1. CLUSTERS
3.2. SISTEMAS DE ARCHIVOS Y ARCHIVOS DISTRIBUIDOS
3.3. SISTEMAS
3.4. NOSQL
3.5. PROCESAMIENTO DE DATOS DISTRIBUIDOS
3.6. PROCESAMIENTO DE DATOS EN PARALELO
3.7. PROCESAMIENTO DE CARGAS DE TRABAJO
3.8. COMPUTACIÓN EN LA NUBE


4. CONTROLADORES DE BIG DATA

4.1. ANÁLISIS Y CIENCIA DE DATOS
4.2. DIGITALIZACIÓN
4.3. TECNOLOGÍA ASEQUIBLE Y HARDWARE BÁSICO
4.4. REDES SOCIALES
4.5. COMUNIDADES Y DISPOSITIVOS HIPERCONECTADOS
4.6. COMPUTACIÓN EN LA NUBE


5. TECNOLOGÍAS EMPRESARIALES

5.1. PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES EN LÍNEA (OLTP)
5.2. PROCESAMIENTO ANALÍTICO EN LÍNEA (OLAP)
5.3. EXTRAER-TRANSFORMAR-CARGAR (ETL)
5.4. ALMACÉN DE DATOS
5.5. DATA MART
5.6. HADOOP


6. ANÁLISIS DE DATOS

6.1. ANÁLISIS CUANTITATIVO
6.2. ANÁLISIS CUALITATIVO
6.3. PROCESAMIENTO DE DATOS


7. FUENTES DE BIG DATA

7.1. GENERADO POR HUMANOS
7.2. GENERADO POR MÁQUINA


8. ANALÍTICA

8.1. DESCRIPTIVO
8.2. DIAGNÓSTICO
8.3. PROFÉTICO
8.4. PRECEPTIVO


9. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

9.1. BI TRADICIONAL
9.2. BI DE BIG DATA


10. VISUALIZACIÓN DE DATOS

10.1. AGREGACIÓN
10.2. PROFUNDIZAR
10.3. FILTRAR
10.4. ENROLLAR
10.5. Y SI EL ANÁLISIS


11. CARACTERÍSTICAS DE BIG DATA

11.1. VALOR
11.2. VARIEDAD
11.3. VELOCIDAD
11.4. VERACIDAD
11.5. VOLUMEN


12. TIPOS DE BIG DATA

12.1. METADATOS
12.2. SEMI-ESTRUCTURADO
12.3. ESTRUCTURADO
12.4. DESESTRUCTURADO


13. TERMINOLOGÍA Y CONCEPTOS

13.1. ANALÍTICA
13.2. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
13.3. CONJUNTO DE DATOS
13.4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
13.5. INDICADOR CLAVE DE RENDIMIENTO (KPI)


14. CONSIDERACIONES DE ADOPCIÓN Y PLANIFICACIÓN

14.1. JUSTIFICACIÓN DE NEGOCIOS
14.2. ADQUISICIÓN DE DATOS
14.3. PRERREQUISITOS ORGANIZACIONALES
14.4. INTIMIDAD
14.5. PROCEDENCIA
14.6. SEGURIDAD
14.7. SOPORTE LIMITADO EN TIEMPO REAL
14.8. DISTINTOS DESAFÍOS DE DESEMPEÑO
14.9. DISTINTOS REQUISITOS DE GOBERNANZA
14.10. METODOLOGÍA DISTINTA
14.11. COMPUTACIÓN EN LA NUBE


15. TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE BIG DATA

15.1. ANÁLISIS VISUAL
15.2. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
15.3. ANÁLISIS SEMÁNTICO
15.4. ANÁLISIS ESTADÍSTICO



   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 .