Big data & IA
Arquitecturas distribuidas de Big Data
Porque aprender no debería esperar. Ni tu futuro tampoco.
Como ya hemos estado viendo a lo largo de todo el curso, el principal objetivo del Big Data es el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos que no se puede realizar de manera convencional. Por ello, es tan importante que realicemos un estudio extra del ecosistema donde queremos realizar todos estos procesos, moviéndonos de entornos convencionales a entornos específicos para el tratamiento de estos datos.
Durante este Curso en Arquitecturas distribuidas de Big Data seremos capaces de evaluar las diferentes herramientas disponibles para la obtención de los datos y el tratamiento de estos, y las diferentes combinaciones que podemos hacer entre estas herramientas para conseguir un mayor beneficio de nuestros objetivos.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del Máster en Data Science y Big Data.
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Máster en Data Science y Big Data
a quién va dirigido
El Curso en Arquitecturas distribuidas de Big Data proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
QUÉ APRENDERÁS
Al finalizar el Curso en Arquitecturas distribuidas de Big Data serás perfectamente capaz de:
- Saber analizar y seleccionar las arquitecturas apropiadas y los recursos necesarios para realizar proyectos de Big Data eficientes y ágiles.
- Saber evaluar herramientas en el mercado y cómo se podrían combinar para la mejora de proceso de los datos en nuestro ecosistema
PLAN DE ESTUDIOS
- Introducción
- Introducción
- Definiciones relevantes
- Definiciones relevantes I
- Definiciones relevantes II
- Tipos de Computación
- Tipos de Computación
- Paralelización
- Paralelización
- ¿Cómo dibujar diagramas de Arquitecturas?
- ¿Cómo dibujar diagramas de Arquitecturas?
- Batch vs Streaming
- Batch vs Streaming
- Arquitectura Lambda
- Arquitectura Lambda
- Ventajas e Inconvenientes de Lambda
- Ventajas e Inconvenientes de Lambda
- Arquitectura Kappa
- Arquitectura Kappa
- Ventajas e Inconvenientes de Kappa
- Ventajas e Inconvenientes de Kappa
- Arquitectura de un caso real: Netflix
- Arquitectura de un caso real: Netflix
- HQL y Hive
- HQL y Hive
- HQL: Ejemplo práctico de cómo hacer queries en HIVE con datos ficticios
- HQL: Ejemplo práctico de cómo hacer queries en HIVE con datos ficticios
- Herramientas de la Fundación Apache I
- Herramientas de la Fundación Apache I
- Herramientas de la Fundación Apache II
- Herramientas de la Fundación Apache II
- Diagramas de colas de YARN
- Diagramas de colas de YARN
- Profundizando en YARN
- Profundizando en YARN
- Ejemplo de un diagrama real: Netflix
- Ejemplo de un diagrama real: Netflix
- Cierre del curso: Conclusiones y resumen del módulo
- Cierre del curso: Conclusiones y resumen del módulo
profesorado
aprende con los mejores expertos
OPINIONES del Curso en Arquitecturas distribuidas de Big Data
Orlando Hernández Jiménez
Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán
Técnico BPO en Integra HCM
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Juan Manuel Hernández Espinosa
Senior Petroleum Economist & Data Scientist
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
resumen
del Curso en Arquitecturas distribuidas de Big Data
DURACIÓN
1 mes
INICIO
9 Abril
Modalidad
Online e ininterrumpido
precio
510 U$S
incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
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