INDUSTRIA 4.0 – BIG DATA

DESCRIPCIÓN DEL CURSO

La presente acción formativa tendrá una duración de doce horas.

Se realizará de forma presencial. El profesor expondrá y explicará todos los puntos del programa, incidiendo en aquellas cuestiones de más interés por parte de los alumnos.

Se llevarán a cabo sencillos laboratorios donde el participante deberá aplicar conceptos aprendidos durante la sesión que le ayudarán a reforzar su conocimiento sobre la materia.

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OBJETIVOS

·        Objetivo General

 

Hoy en día, donde la agilidad, la colaboración y la búsqueda de nuevos conocimientos juegan un papel importante dentro de la empresa, tenemos que poner especial interés en los principales proyectos Open Source que giran en torno al mundo Big Data y que la fundación Apache nos brinda, cómo Apache Hadoop y Apache Spark entre otros, para maximizar la obtención de valor a partir del beneficio de almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, semi estructurados y estructurados que anteriormente ignorábamos debido a las limitaciones tecnológicas.

·        Objetivos Específicos

Los alumnos que realicen el curso van a aprender las principales tecnologías para Big Data que actualmente tenemos disponibles, su uso básico y cómo integrarlas.

Tendrán la oportunidad de conocer sistemas de persistencia, motores de procesamiento y proyectos de analítica que hoy en día son demandados en los departamentos IT y que nos ayudan a explotar el valor del dato al cual se está enfocando el negocio de la empresa actual.

Además, conocerán el valor del paralelismo, los beneficios del Cloud, bases de datos NoSQL y las tendencias que están marcando el rumbo de la tecnología Big Data.

DIRIGIDO A

Desarrolladores de aplicaciones, administradores y arquitectos de sistemas que quieran estar alineados con los principales beneficios y características de usar tecnologías Big Data.

CONTENIDO

o   Hadoop I:

§  Introducción a la Tecnologías de Big Data para la Analítica de los Datos.

§  Tecnologías para Big Data: Apache Hadoop y Apache Spark.

o   Hadoop II:

§  Los componentes Claves de Apache Hadoop: HDFS, Map/Reduce y YARN.

§  Cómo se cargan datos en Apache Hadoop y se distribuyen por todo el cluster.

§  Entendiendo Apache Map/Reduce para la analítica de datos.

o   Spark:

§  Apache Spark evolución en la tecnología de la analítica de Big Data.

§  Ventajas de Spark sobre Hadoop (Apache MapReduce).

§  Las librerías sobre el motor Spark.

o   Mensajería con Apache Kafka y persistencia NoSQL:

§  Conceptos de mensajería y funcionamiento de Apache Kafka.

§  Conceptos NoSQL y principales actores.

o   Stream computing:

§  Spark Streaming.

§  Apache NiFi.

o   Cloud:

§  Introducción al cloud.

§  Servidores y almacenamiento.

Caso de uso IoT.

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