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.
Duración: 12 Horas Académicas
Analisis de Big Data y Laboratorio de Tecnologia
1.1. EVALUACION DE CASOS COMERCIALES
1.2. IDENTIFICACION DE DATOS
1.3. ADQUISICION Y FILTRADO DE DATOS
1.4. EXTRACCION DE DATOS
1.5. VALIDACION Y LIMPIEZA DE DATOS
1.6. AGREGACION Y REPRESENTACION DE DATOS
1.7. ANALISIS DE LOS DATOS
1.8. VISUALIZACION DE DATOS
1.9. UTILIZACION DE LOS RESULTADOS DEL ANALISIS
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
3.1. 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. COMPUTACION EN LA NUBE
4.1. ANALISIS Y CIENCIA DE DATOS
4.2. DIGITALIZACION
4.3. TECNOLOGIA ASEQUIBLE Y HARDWARE BASICO
4.4. REDES SOCIALES
4.5. COMUNIDADES Y DISPOSITIVOS HIPERCONECTADOS
4.6. COMPUTACION EN LA NUBE
5.1. PROCESAMIENTO DE TRANSACCIONES EN LINEA (OLTP)
5.2. PROCESAMIENTO ANALITICO EN LINEA (OLAP)
5.3. EXTRAER-TRANSFORMAR-CARGAR (ETL)
5.4. ALMACEN DE DATOS
5.5. DATA MART
5.6. HADOOP
6.1. ANALISIS CUANTITATIVO
6.2. ANALISIS CUALITATIVO
6.3. PROCESAMIENTO DE DATOS
7.1. GENERADO POR HUMANOS
7.2. GENERADO POR MAQUINA
8.1. DESCRIPTIVO
8.2. DIAGNOSTICO
8.3. PROFETICO
8.4. PRECEPTIVO
9.1. BI TRADICIONAL
9.2. BI DE BIG DATA
10.1. AGREGACION
10.2. PROFUNDIZAR
10.3. FILTRAR
10.4. ENROLLAR
10.5. Y SI EL ANALISIS
11.1. VALOR
11.2. VARIEDAD
11.3. VELOCIDAD
11.4. VERACIDAD
11.5. VOLUMEN
12.1. METADATOS
12.2. SEMI-ESTRUCTURADO
12.3. ESTRUCTURADO
12.4. DESESTRUCTURADO
13.1. ANALITICA
13.2. ANALITICA
13.3. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
13.4. CONJUNTO DE DATOS
13.5. ANALISIS DE LOS DATOS
13.6. INDICADOR CLAVE DE RENDIMIENTO (KPI)
14.1. JUSTIFICACION DE NEGOCIOS
14.2. ADQUISICION 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 DESAFIOS DE DESEMPEñO
14.9. DISTINTOS REQUISITOS DE GOBERNANZA
14.10. METODOLOGIA DISTINTA
14.11. COMPUTACION EN LA NUBE
15.1. ANALISIS VISUAL
15.2. APRENDIZAJE AUTOMATICO
15.3. ANALISIS SEMANTICO
15.4. ANALISIS ESTADISTICO
La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.
