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Contenido del Curso Big Data - Temario

  1. Alcance de Big Data
  2. Las 4 V’s de Big Data
  3. Volumen
  4. Velocidad
  5. Variedad
  6. Veracidad
  7. Aplicaciones de Big Data
  8. Gestión de Big Data
  9. Ecosistema de Big Data
  10. Analizando Big Data
  11. Tablero en Tiempo Real
  12. Resumen de Desafíos y Soluciones
  13. Comparación de Tradicionales y Big Data
  14. Preguntas de Revisión
  15. Ejercicio Práctico de Liberty Stores: Paso B1
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Ecosistema/Arquitectura de Big Data
  3. Aplicación de Google Flu
  4. Fuentes de Big Data Sources
  5. Comunicaciones Entre Personas
  6. Comunicaciones Entre Personas y Máquinas
  7. Comunicaciones Máquina a Máquina
  8. Aplicaciones de Big Data
  9. Monitoreo de Sensibilidad del Consumidor
  10. Aplicaciones de Big Data
  11. Aplicación de Vigilancia Predictiva
  12. Aplicaciones de Big Data
  13. Seguro de Automóvil Flexible
  14. Preguntas de Revisión
  15. Ejercicio Práctico de Liberty Stores: Paso B2
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Google Query
  3. Ecosistema / Arquitectura de Big Data
  4. Capas en Arquitectura de Big Data
  5. Arquitectura IBM Watson
  6. Arquitectura de Netflix
  7. Arquitectura de VMWare
  8. Arquitectura de una Compañía Meteorológica
  9. Arquitectura de Ticketmaster
  10. Arquitectura de LinkedIn
  11. Arquitectura de PayPal
  12. Ecosistema de Hadoop
  13. Preguntas de Revisión
  14. Ejercicio práctico de Liberty Stores: Paso B3
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Ecosistema / Arquitectura de Big Data
  3. Hadoop y MapReduce Definidos
  4. ¿Por qué la computación en Clúster?
  5. Arquitectura de Hadoop: Fragmentación de Datos
  6. Arquitectura Maestro-Esclavo
  7. Arquitectura de Lectura y Escritura del Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS)
  8. Características de HDFS
  9. Instalando HDFS
  10. Yet Another Resource
  11. Negotiator (YARN)
  12. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Big Data
  3. Arquitectura de MapReduce
  4. Arquitectura Maestro-Esclavo en MapReduce
  5. Papel de MapReduce 2004
  6. Secuencia de MapReduce
  7. MR Funciona como una Secuencia de UNIX
  8. Contador de Palabras Usando MapReduce
  9. Conteo de Palabras Usando MapReduce – Ejemplo 2
  10. Seudo Código MapR para Contador de Palabras
  11. Ejemplo de Contador de Palabras (Inglés): Myfile.txt
  12. Resultados de Cada Segmento
  13. Resultados Agrupados de Map Operations
  14. Resultados Luego de la Fase de Reducción
  15. Pig vs Hive
  16. Lenguaje de Hive
  17. Arquitectura de Lenguaje Pig
  18. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Big Data
  3. Bases de Datos NoSQL
  4. NoSQL vs RDBMS
  5. Teorema CAP
  6. Arquitectura NoSQL
  7. Tipos de Bases de Datos NoSQL
  8. Arquitecturas NoSQL Populares
  9. Procesos de Cassandra
  10. Lenguajes de Acceso NoSQL – Hive
  11. Lenguajes de Acceso NoSQL – Pig
  12. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Big Data
  3. Computación Definida en Stream
  4. Conceptos de Streaming
  5. Aplicaciones de Streaming
  6. Características del Algoritmo de Streaming
  7. Filtro Bloom
  8. Apache Spark para Computación Streaming
  9. Ecosistemas de Código Abierto
  10. Arquitectura de Apache Spark
  11. Spark vs Hadoop
  12. Conjuntos de Datos Distribuidos Resilientes de Spark (RDD)
  13. Mecanismo de Procesamiento Spark
  14. Código de Spark para Pagerank
  15. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Big Data
  3. Sistema de Ingestión de Datos
  4. Sistemas de Mensajería
  5. Arquitectura de Apache Kafka
  6. Componentes de Kafka
  7. Mecanismo de Tópicos de Kafka
  8. Atributos Clave de Kafka
  9. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Big Data
  3. Computación en la Nube
  4. Modelo de Acceso a la
  5. Computación en la Nube
  6. Computación en la Nube como una Infraestructura Virtualizada
  7. Beneficios de la Computación en la Nube
  8. Modelos de Computación en la Nube – por Propiedad y Rango de Servicios
  9. Preguntas de Revisión
  1. Objetivos de Aprendizaje
  2. Arquitectura de Web-Analyzer
  3. Tecnología
  4. Código de Aplicación
  5. Preguntas de Revisión

QUienes lo imparten

Ernesto Gómez Cruz

Ernesto Gómez Cruz

Apasionado en ayudar a mejorar y transformar personas que a su vez hacen organizaciones exitosas, a través de conocimiento y experiencia en filosofías de mejora continua y calidad organizacional. Ayudar a mejorar y transformar personas y organizaciones, mediante coaching, consultoría, mentoring y training en mejora continua y calidad empresarial.

Lo que nuestros clientes opinan

"Tomé el curso de Scrum Master y estuvo excelente! El Coach domina el tema, buen material de presentación, ejemplos aterrizados. Lo tomé el fin de semana (Sábado y Domingo) y me pareció, nos dio tiempo de profundizar algunos temas. Recomendable 1000%!"
Alfred Sanchz
Usurario
"Los cursos que tomé fueron bastante didacticos y prácticos, un ambiente agradable con horarios flexibles , los coaches demuestran dominio del tema y la atención es bastante buena, muy recomendable prepararse con KAIZENIA"
Oscar estebez
Usuario
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CURSOS PASO A PASO
La metodología y estructuración de los contenidos del curso están basados en un paso a paso para que puedas descubrir, entender y sacar el máximo partido a el Big Data
SOPORTE DURANTE TUS CURSO Y EVALUACIONES
Terminas lo módulo y deseas reafirmar algo, nuestros coaches están disponibles isn costo adicional para resolver cualquier duda ue surja entorno a tu avance al curso
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