COGNOS - Capacitación

Ingeniería de Big Data Avanzada

Código: ARC-108

Este curso se basa en el Módulo 7 al explorar temas de ingeniería avanzada relacionados principalmente al almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos de Big Data.
Específicamente, cubre Big Data avanzado mecanismos de ingeniería, almacenamiento de datos en memoria y procesamiento de datos en tiempo real.
El curso presenta más consideraciones para la construcción de algoritmos MapReduce y también presenta el motor de procesamiento Bulk Synchronous Parallel (BSP), junto con una discusión de procesamiento de datos gráficos.
Los mecanismos de Big Data necesarios para desarrollar pipelines de Big Data, también se exploran las etapas y el proceso de diseño involucrados en la construcción de soluciones de procesamiento de Big Data.

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

Mecanismos avanzados de ingeniería de Big Data.
Motores de serialización y compresión
Dispositivos de almacenamiento en memoria
Cuadrículas de datos en memoria y bases de datos en memoria
Enfoques de integración de lectura continua, lectura anticipada, escritura simultánea y escritura diferida
Persistencia políglota
Explicación, problemas y recomendaciones
Procesamiento de Big Data en tiempo real
Volumen de consistencia de velocidad (SCV)
Procesamiento de flujo de eventos (ESP)
Procesamiento de eventos complejos (CEP)
El principio SCV
Procesamiento general de Big Data en tiempo real y MapReduce
Diseños avanzados de algoritmos MapReduce
Motor de procesamiento masivo síncrono paralelo (BSP)
BSP vs. MapReduce
BSP síncrono paralelo
Datos gráficos y procesamiento de datos gráficos usando BSP (superpasos)
Canalizaciones de Big Data, incluida la definición y las etapas
Big Data con Extract-Load-Transform (ELT)
Características de la solución de Big Data, consideraciones de diseño y proceso de diseño. Duración: 1 día

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

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

CONTENIDO

1. MECANISMOS AVANZADOS DE INGENIERÍA DE BIG DATA

2. MOTORES DE SERIALIZACIÓN Y COMPRESIÓN

ARCITURA

Ingeniería de Big Data Avanzada

Código: ARC-108

Áreas de Conocimiento:

AUDIENCIA

PRE REQUISITOS

OBJETIVOS

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

CONTENIDO

1. MECANISMOS AVANZADOS DE INGENIERÍA DE BIG DATA

2. MOTORES DE SERIALIZACIÓN Y COMPRESIÓN

3. DISPOSITIVOS DE ALMACENAMIENTO EN MEMORIA

4. CUADRÍCULAS DE DATOS EN MEMORIA Y BASES DE DATOS EN MEMORIA

5. LECTURA COMPLETA, LECTURA ANTICIPADA, ESCRITURA DIRECTA Y ESCRITURA DETRÁS DE LOS ENFOQUES DE INTEGRACIÓN

6. PERSISTENCIA POLÍGLOTA

7. EXPLICACIÓN, PROBLEMAS Y RECOMENDACIONES

8. PROCESAMIENTO DE BIG DATA EN TIEMPO REAL

9. VOLUMEN DE COHERENCIA DE VELOCIDAD (SCV)

10. PROCESAMIENTO DE FLUJO DE EVENTOS (ESP)

11. PROCESAMIENTO DE EVENTOS COMPLEJOS (CEP)

12. EL PRINCIPIO SCV

13. PROCESAMIENTO GENERAL DE BIG DATA EN TIEMPO REAL Y MAPREDUCE

14. DISEÑOS AVANZADOS DE ALGORITMO MAPREDUCE

15. MOTOR DE PROCESAMIENTO PARALELO SINCRÓNICO (BSP) A GRANEL

16. BSP VS. MAPREDUCE

17. BSP SYNCHRONOUS PARALLEL

18. GRAPH DATA Y GRAPH DATA PROCESSING USANDO BSP (SUPERSTEPS)

19. BIG DATA PIPELINES, INCLUIDAS LA DEFINICIÓN Y LAS ETAPAS

20. BIG DATA CON EXTRACCIÓN, CARGA Y TRANSFORMACIÓN (ELT)

21. CARACTERÍSTICAS DE LA SOLUCIÓN DE BIG DATA, CONSIDERACIONES DE DISEÑO Y PROCESO DE DISEÑO

BENEFICIOS

INVERSIÓN