COGNOS - Capacitación

Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Código: ARC-107

Este curso cubre conceptos, técnicas y tecnologías relacionados con la ingeniería para el procesamiento y almacenamiento de conjuntos de datos de Big Data.
Destaca los desafíos únicos que se enfrentan cuando procesar y almacenar conjuntos de datos grandes, volátiles y dispares.
NoSQL está cubierto y el motor de procesamiento de datos MapReduce se explica en detalle como un marco base para procesamiento de datos por lotes de gran volumen.

Propuesta de Valor: ARCITURA

Duración: 24 Horas

Áreas de Conocimiento:

BIG DATA REDES Y TELECOMUNICACIONES

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AUDIENCIA

Cualquier persona que esté interesada en ampliar sus conocimientos en Big Data y deseen cubrir unas necesidades no satisfechas por las tecnologías existentes en el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos.

PRE REQUISITOS

No hay requisitos previos.

OBJETIVOS

Técnicas y desafíos de ingeniería de Big Data
Big Data Storage, que incluye fragmentación, replicación, teorema CAP, ACID y BASE
Replicación maestro-esclavo, de igual a igual, que combina la replicación con fragmentación
Requisitos, escalabilidad, redundancia y disponibilidad de almacenamiento de Big Data
Acceso rápido, almacenamiento a largo plazo, almacenamiento sin esquema y almacenamiento económico
Almacenamiento en disco, incluido el sistema de archivos distribuido y las bases de datos
Introducción a NoSQL y NewSQL
Razones y características de NoSQL
Tipos de bases de datos NoSQL, incluidas las bases de datos de valores clave, documentos, familias de columnas y gráficos
Motores de procesamiento de Big Data
Procesamiento de datos distribuido / paralelo, procesamiento de datos sin esquema
Soporte para múltiples cargas de trabajo, escalabilidad lineal y tolerancia a fallas
Requisitos de procesamiento de macrodatos, incluidos los modos por lotes, clúster y en tiempo real
MapReduce para el procesamiento de macrodatos, incluido el mapa, la combinación, la partición, la reproducción aleatoria y la clasificación y reducción
Diseño del algoritmo MapReduce
Paralismo de tareas, paralismo de datos

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Certificado oficial ARCITURA.
Este curso es parte de la ruta de certificaciones de:
- Científico Certificado en Big Data
- Consultor de Big Data Certificado

ARCITURA

Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Código: ARC-107

Áreas de Conocimiento:

AUDIENCIA

PRE REQUISITOS

OBJETIVOS

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

CONTENIDO

1. TÉCNICAS Y RETOS DE INGENIERÍA DE BIG DATA

2. ALMACENAMIENTO DE BIG DATA, INCLUYENDO FRAGMENTACIÓN, REPLICACIÓN, TEOREMA DE CAP, ACID Y BASE

3. MAESTRO-ESCLAVO, REPLICACIÓN ENTRE PARES, COMBINACIÓN ENTRE REPLICACIÓN Y FRAGMENTACIÓN

4. REQUERIMIENTOS DE ALMACENAMIENTO DE BIG DATA, ESCALABILIDAD, REDUNDANCIA Y DISPONIBILIDAD

5. ACCESO RÁPIDO, ALMACENAMIENTO A LARGO PLAZO, ALMACENAMIENTO SIN ESQUEMA Y ALMACENAMIENTO ECONÓMICO

6. ALMACENAMIENTO EN DISCO, INCLUYENDO SISTEMA DE ARCHIVOS DISTRIBUIDOS Y BASES DE DATOS

7. INTRODUCCIÓN A NOSQL Y NEWSQL

8. RACIONAL NOSQL Y CARACTERÍSTICAS

9. TIPOS DE BASES DE DATOS NOSQL, INCLUYENDO CLAVE-VALOR, DOCUMENTO, COLUMNA-FAMILIA Y BASES DE DATOS GRÁFICAS

10. MOTORES DE PROCESAMIENTO DE BIG DATA

11. PROCESAMIENTO DE DATOS DISTRIBUIDO/PARALELO, PROCESAMIENTO DE DATOS SIN ESQUEMA

12. SOPORTE MULTI CARGA DE TRABAJO, ESCALABILIDAD LINEAL Y TOLERANCIA A FALLAS

13. REQUERIMIENTOS DE PROCESAMIENTO DE BIG DATA, INCLUYENDO MODOS POR LOTES, CLUSTER Y EN TIEMPO REAL

14. MAPREDUCE PARA PROCESAMIENTO DE BIG DATA, INCLUYENDO MAPA, COMBINAR, PARTICIÓN, BARAJAR Y ORDENAR Y REDUCIR

15. DISENO DE ALGORITMOS MAPREDUCE

16. PARALIZACIÓN DE TAREAS, PARALIZACIÓN DE DATOS

BENEFICIOS

INVERSIÓN