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Curso en Sistemas y servicios de Almacenamiento de datos
Presentación del curso
Con este Curso en Sistemas y servicios de Almacenamiento de datos tendremos una visión clara y concisa de los principales sistemas de almacenamiento más convenientes dependiendo de la naturaleza y el volumen de datos que conforman el ecosistema del problema que se desea abordar. A lo largo de cada clase, nos centraremos en los sistemas tradicionales SQL y profundizaremos en los sistemas NoSQL, sus características y principales casos de uso. A su vez, analizaremos las soluciones de almacenamiento que proveen nubes públicas como puede ser Google Cloud Platform.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Con este Curso en Sistemas y servicios de Almacenamiento de datos tendremos una visión clara y concisa de los principales sistemas de almacenamiento más convenientes dependiendo de la naturaleza y el volumen de datos que conforman el ecosistema del problema que se desea abordar. A lo largo de cada clase, nos centraremos en los sistemas tradicionales SQL y profundizaremos en los sistemas NoSQL, sus características y principales casos de uso. A su vez, analizaremos las soluciones de almacenamiento que proveen nubes públicas como puede ser Google Cloud Platform.
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
Al finalizar el Curso en Sistemas y servicios de Almacenamiento de datos serás perfectamente capaz de:
- Saber utilizar los principales sistemas de almacenamiento y gestión de bases de datos en una nube pública.
- Saber conectar los sistemas de almacenamiento previamente definidos a un sistema de reporting como es Data Studio.
¿Para quién es este curso?
El Curso en Sistemas y servicios de Almacenamiento de datos 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
Plan de estudios
El curso incluye:
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
Los sistemas de BBDD relacionales han sido y son pieza fundamental y necesaria en el almacenamiento de datos. Con origen en la década de los 80, la tecnología ha ido madurando y evolucionando durante los últimos 40 años convirtiéndose en un indispensable en casi cualquier sector que se precie.
En la presente clase nos vamos a centrar en conocer y trabajar con las tecnologías SQL más populares a día de hoy junto con sus principales características. A su vez, profundizaremos en la creación de BBDD y tablas, la carga y manipulación de datos utilizando el lenguaje SQL y el lenguaje de programación R.
Objetivos
Los objetivos de aprendizaje de la clase son:
- Conocer las principales tecnologías SQL y sus características.
- Creación de un entorno completo de trabajo en Google Cloud.
- Creación de BBDD en Google Cloud.
- Creación de tablas y carga de datos desde R.
- Interactuar con las BBDD utilizando el lenguaje SQL.
- Conocer los datos que se generan en el ecosistema publicitario.
Temario
- Sistema SQL
- Introducción
- Modelo ACID
- Sistema SQL
- SQL como lenguaje para atacar BBDD
- Peticiones (queries) más complejas
- Principales tecnologías del mercado
- Publicidad
- Datos en el sector de la publicidad
- Canales Digitales
- Cloud SQL
- Creación de una BBDD MySQL en GCP (I)
- Creación de una BBDD MySQL en GCP (II)
- Interactuar con Cloud SQL
- Cargar datos desde R
Resumen
En el año 2006, Google publicó un artículo titulado Bigtable: A distributed System for Structured Data en el que se presenta Bigtable. Un año después, Amazon presentó Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value. Habían nacido las tecnologías precursoras del almacenamiento masivo de datos. Tras estas publicaciones, en la última década se han desarrollado multitud de nuevas tecnologías que pretenden resolver con garantías los retos planteados por la explosión de la cantidad de información disponible.
En la presente clase nos vamos a centrar en conocer las diferentes tecnologías NoSQL existentes a día de hoy, sus principales características y cómo elegir una u otra en función de los requerimientos de negocio. Es una clase totalmente imprescindible que no os podéis perder. ¡Espero que la disfrutéis!
Objetivos
- Elegir la mejor tecnología NoSQL según los requerimientos del negocio.
- Identificar las fortalezas de cada tecnología y casos de uso.
- Manejar con soltura los conceptos de:
- Consistencia y disponibilidad.
- Escalabilidad horizontal.
- Tecnologías más populares: Mongo DB, Cassandra y HBase.
- Dar los primeros pasos en MongoDB.
Temario
- Principios de los sistemas NoSQL
- Introducción
- Origen de los sistemas noSQL
- Clasificación de los sistemas NoSQL
- Profundizando en los sistemas NoSQL
- El teorema CAP y modelo BASE
- Principales tecnologías NoSQL
- Escogiendo una BBDD NoSQL
- Conclusión
- SQL vs. NoSQL
- Cápsula extra: Servicios NoSQL en Google Cloud Platform
Resumen
En el año 2006, se lanzó Amazon Web Services (AWS). Con este nuevo servicio, Amazon ponía a disposición de usuarios y desarrolladores una serie de servicios de computación en una nube pública. Dos años después, Google unificó todas las aplicaciones de desarrollo web que ofrecía por separado en una única plataforma a la que llamó Google Cloud Platform (GCP). En 2010, Microsoft lanzó Azure como respuesta a AWS y GCP.
En la presente clase nos vamos a centrar en conocer los sistemas de almacenamiento que ofrece Google Cloud Platform, específicamente en los productos Cloud Storage, Cloud SQL y BigQuery. Concretamente, BigQuery se define como un almacén de datos completamente administrado, de bajo costo y con escala de petabytes. No se debe administrar ninguna infraestructura y no se necesita de un administrador de base de datos, por lo que el usuario puede enfocarse en el almacenamiento y análisis de datos relevantes para su negocio.
Objetivos
- Conocer las principales nubes públicas existentes en el mercado.
- Distinguir entre los principales sistemas de almacenamiento en Google Cloud.
- Almacenar datos en Cloud Storage y BigQuery.
- Realizar consultas en BigQuery.
- Visualizar los datos almacenados en Data Studio.
Temario
- Nubes públicas
- Introducción
- Origen y ventajas
- Sistemas de almacenamiento en GCP
- Profundizando en los sistemas de almacenamiento
- Cloud Storage
- Cloud Storage II
- BigQuery
- BigQuery desde RStudio
- DataStudio
- Google Data Studio
- Primeros pasos en DataStudio
- Siguientes pasos
- Serie temporal
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