1. DESCRIPCIÓN GENERAL DE BIG DATA

1.1. ¿QUÉ ES BIG DATA?
1.2. LA GRAN TUBERÍA DE DATOS
1.3. PRINCIPIOS ARQUITECTÓNICOS DE BIG DATA

2. INGESTIÓN Y TRANSFERENCIA DE BIG DATA

2.1. DESCRIPCIÓN GENERAL: INGESTIÓN DE DATOS
2.2. TRANSFERENCIA DE DATOS

3. BIG DATA STREAMING Y AMAZON KINESIS

3.1. PROCESAMIENTO DE FLUJO DE BIG DATA
3.2. AMAZON KINESIS
3.3. AMAZON KINESIS DATA FIREHOSE
3.4. TRANSMISIONES DE VIDEO DE AMAZON KINESIS
3.5. ANÁLISIS DE DATOS DE AMAZON KINESIS
3.6. LABORATORIO PRÁCTICO 1: TRANSMISIÓN Y PROCESAMIENTO DE REGISTROS DEL SERVIDOR APACHE CON AMAZON KINESIS

4. SOLUCIONES DE ALMACENAMIENTO DE BIG DATA

4.1. OPCIONES DE ALMACENAMIENTO DE DATOS DE AWS
4.2. CONCEPTOS DE SOLUCIONES DE ALMACENAMIENTO
4.3. FACTORES EN LA ELECCIÓN DE UN ALMACÉN DE DATOS

5. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE BIG DATA

5.1. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE BIG DATA
5.2. AMAZON ATHENA
5.3. LABORATORIO PRÁCTICO 2: USO DE AMAZON ATHENA PARA ANALIZAR DATOS DE REGISTRO

6. APACHE HADOOP Y AMAZON EMR

6.1. INTRODUCCIÓN A AMAZON EMR Y APACHE HADOOP
6.2. MEJORES PRÁCTICAS PARA LA INGESTA DE DATOS
6.3. EMR AMAZONICO
6.4. ARQUITECTURA EMR DE AMAZON
6.5. LABORATORIO PRÁCTICO 3: ALMACENAMIENTO Y CONSULTA DE DATOS EN AMAZON DYNAMODB

7. SO DE AMAZON EMR

7.1. DESARROLLO Y EJECUCIÓN DE SU APLICACIÓN
7.2. LANZAMIENTO DE SU CLÚSTER
7.3. MANEJO DE RESULTADOS DE SUS TRABAJOS COMPLETOS

8. MARCOS DE PROGRAMACIÓN HADOOP

8.1. MARCOS HADOOP
8.2. OTROS MARCOS PARA USAR EN AMAZON EMR
8.3. LABORATORIO PRÁCTICO 4: PROCESAMIENTO DE REGISTROS DEL SERVIDOR CON HIVE EN AMAZON EMR

9. INTERFACES WEB EN AMAZON EMR

9.1. TONO EN AMAZON EMR
9.2. MONITOREO DE SU CLÚSTER
9.3. LABORATORIO PRÁCTICO 5: EJECUCIÓN DE GUIONES DE CERDOS EN HUE EN AMAZON EMR

10. APACHE SPARK EN AMAZON EMR

10.1. APACHE SPARK
10.2. USO DE SPARK
10.3. LABORATORIO PRÁCTICO 6: PROCESAMIENTO DE DATOS DE TAXI DE NY MEDIANTE APACHE SPARK

11. USO DE AWS GLUE PARA AUTOMATIZAR CARGAS DE TRABAJO ETL

11.1. ¿QUÉ ES AWS GLUE?
11.2. AWS GLUE: ORQUESTACIÓN DEL TRABAJO

12. AMAZON REDSHIFT Y BIG DATA

12.1. ALMACENES DE DATOS VS. BASES DE DATOS TRADICIONALES
12.2. DESPLAZAMIENTO AL ROJO AMAZONICO
12.3. ARQUITECTURA DE CAMBIO AL ROJO DE AMAZON

13. ASEGURAR SUS IMPLEMENTACIONES DE AMAZON

13.1. ASEGURANDO SUS IMPLEMENTACIONES DE AMAZON
13.2. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA SEGURIDAD DE AMAZON EMR
13.3. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA GESTIÓN DE IDENTIDAD Y ACCESO (IAM) DE AWS
13.4. ASEGURAR DATOS
13.5. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA SEGURIDAD DE AMAZON KINESIS
13.6. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA SEGURIDAD DE AMAZON DYNAMODB
13.7. DESCRIPCIÓN GENERAL DE SEGURIDAD DE AMAZON REDSHIFT

14. GESTIÓN DE COSTOS DE BIG DATA

14.1. CONSIDERACIONES DE COSTE TOTAL PARA AMAZON EMR
14.2. MODELOS DE PRECIOS AMAZON EC2
14.3. MODELOS DE PRECIOS DE AMAZON KINESIS
14.4. CONSIDERACIONES DE COSTOS PARA AMAZON DYNAMODB
14.5. CONSIDERACIONES DE COSTOS Y MODELOS DE PRECIOS PARA AMAZON REDSHIFT
14.6. OPTIMIZACIÓN DEL COSTE CON AWS

15. VISUALIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN DE BIG DATA

15.1. VISUALIZACIÓN DE GRANDES DATOS
15.2. AMAZON QUICKSIGHT
15.3. ORQUESTAR UN FLUJO DE TRABAJO DE BIG DATA
15.4. LABORATORIO PRÁCTICO 7: USO DE TIBCO SPOTFIRE PARA VISUALIZAR DATOS

16. PATRONES DE DISEÑO DE BIG DATA

16.1. ARQUITECTURAS COMUNES

17. RESUMEN DEL CURSO

17.1. ¿QUE SIGUE?