Curso Big Data Architecture Workshop - Pue
Precio
1.360 €
Tipo Cursos
Modalidad Presencial
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Tipo
Cursos
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Modalidad
Presencial
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Duración / Créditos
21 h.
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Fechas
Matric. Permanente
-
Sedes
Barcelona/Madrid
Información general
DESCRIPCIÓN:
El presente curso tiene como finalidad reunir en un evento de tres días de duración a participantes especialistas, quienes trabajando de manera mancomunada desplegaran y trazaran soluciones a conflictos en el ambiente empresarial, relacionados con la arquitectura de big data, para manejar y examinar grandes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera tradicional.
Este workshop está diseñado para participantes que deseen aprender el uso de herramientas para el diseño de sistemas de big data, no solo con el aporte aportado por Cloudera para este curso, sino también con los aportes que se desprendan de los mismos participantes.
Este workshop está diseñado para participantes que deseen aprender el uso de herramientas para el diseño de sistemas de big data, no solo con el aporte aportado por Cloudera para este curso, sino también con los aportes que se desprendan de los mismos participantes.
Titulación universitaria
Certificado de profesionalidad
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Desarrollar actividades grupales para aplicar la arquitectura Metroz.
- Comprender los conceptos de sección vertical de una aplicación.
- Desarrollar actividades grupales para la identificación de una sección vertical para Metroz.
- Identificar los diferentes tipos de procesamiento de la aplicación.
- Procesar los datos de la aplicación.
- Comprobar escalabilidad de las aplicaciones.
- Conocer los conceptos sobre tolerancia a fallos de un sistema distribuido.
- Manejar los conceptos de seguridad y privacidad.
- Desarrollar actividades grupales para elegir un despliegue para Metroz.
- Seleccionar la tecnología adecuada para la gestión de grandes volúmenes de datos.
- Elegir la arquitectura de software.
- Comprender los conceptos de sección vertical de una aplicación.
- Desarrollar actividades grupales para la identificación de una sección vertical para Metroz.
- Identificar los diferentes tipos de procesamiento de la aplicación.
- Procesar los datos de la aplicación.
- Comprobar escalabilidad de las aplicaciones.
- Conocer los conceptos sobre tolerancia a fallos de un sistema distribuido.
- Manejar los conceptos de seguridad y privacidad.
- Desarrollar actividades grupales para elegir un despliegue para Metroz.
- Seleccionar la tecnología adecuada para la gestión de grandes volúmenes de datos.
- Elegir la arquitectura de software.
¿A quién va dirigido?
Este curso está dirigido a personas con conocimientos en las tecnologías de HDFS, Spark, MapReduce, Hive/Impala, Formato de datos y administración de sistemas de base de datos relacionales. No será necesario tener un conocimiento detallado de la API, no se van a realizar actividades de programación.
TITULACIÓN
Curso Big Data Architecture Workshop
TEMARIO
CONTENIDOS
INTRODUCCIÓN
CASOS DE USO DE LA APLICACIÓN DEL WORKSHOP
- OZ Metropolitan
- Cuestiones sobre la arquitectura
- Actividad en grupo: Caso de uso de la aplicación Metroz
SECCIÓN VERTICAL DE UNA APLICACIÓN
- Definición
- Minimización del riesgo de una arquitectura endeble
- Elección de una sección vertical
- Actividad en grupo: Identificar una sección vertical inicial para Metroz
PROCESAMIENTO DE LA APLICACIÓN
- Tiempo real, procesamiento inmediato
- Procesamiento Batch
- Patrones de acceso a datos
- Garantía de entrega y procesamiento
- Canales de Machine Learning
- Actividad en grupo: Identificar patrones de entrega y procesamiento en Metroz, caracterizar los requisitos del tiempo de respuesta, identificar canales de Machine Learning
DATOS DE LA APLICACIÓN
- Las tres Vs del Big Data
- Ciclo de vida de los datos
- Formato de datos
- Transformación de datos
- Actividad en grupo: Requisitos de datos en Metroz
APLICACIONES ESCALABLES
- Ampliación, previsión, escalar a X
- Determinar si una aplicación es escalable
- Estudio: Diseños escalables de una terminal de aeropuerto
- Escalabilidad en Hadoop y Spark
- Actividad en grupo: Escalabilidad de Metroz
TOLERANCIA A FALLOS EN UN SISTEMA DISTRIBUIDO
- Fundamentos
- Transparencia
- Redundancia Hardware vs redundancia Software
- Tolerancia de desastres
- Tolerancia a fallos funcional sin estado
- Tolerancia a fallos con estado
- Replicación y consistencia de grupo
- Tolerancia a fallos en Spark y Map Reduce
- Tolerancia de la aplicación a los fallos
- Actividad en grupo: Identificar los fallos en los componentes en Metroz y requisitos
SEGURIDAD Y PRIVACIDAD
- Fundamentos
- Privacidad
- Amenazas
- Tecnologías
- Actividad en grupo: Identificar las amenazas y los mecanismos de seguridad en Metroz
DESPLIEGUE
- Tamaño del clúster y evolución
- Físico vs Cloud
- Edge computing
- Actividad en grupo: Escoger un despliegue para Metroz
ELECCION DE LA TECNOLOGIA
- HDFS
- HBase
- Kudu
- Sistemas de gestión de base de datos relacional
- Map Reduce
- Spark, incluyendo streaming. SparkSQL y SparkML
- Hive
- Impala
- Cloudera Search
- Data Sets y formato de datos
- Actividad en grupo: Tecnologías relevantes para Metroz
ARQUITECTURA DE SOFTWARE
- Objetos de la arquitectura
- Una plataforma o múltiples, arquitectura lambda
- Actividad en grupo: Elaboración de una arquitectura de alto nivel, tecnologías escogidas, revisión de una sección vertical
- Demostración de una sección vertical
CONCLUSIÓN
INTRODUCCIÓN
CASOS DE USO DE LA APLICACIÓN DEL WORKSHOP
- OZ Metropolitan
- Cuestiones sobre la arquitectura
- Actividad en grupo: Caso de uso de la aplicación Metroz
SECCIÓN VERTICAL DE UNA APLICACIÓN
- Definición
- Minimización del riesgo de una arquitectura endeble
- Elección de una sección vertical
- Actividad en grupo: Identificar una sección vertical inicial para Metroz
PROCESAMIENTO DE LA APLICACIÓN
- Tiempo real, procesamiento inmediato
- Procesamiento Batch
- Patrones de acceso a datos
- Garantía de entrega y procesamiento
- Canales de Machine Learning
- Actividad en grupo: Identificar patrones de entrega y procesamiento en Metroz, caracterizar los requisitos del tiempo de respuesta, identificar canales de Machine Learning
DATOS DE LA APLICACIÓN
- Las tres Vs del Big Data
- Ciclo de vida de los datos
- Formato de datos
- Transformación de datos
- Actividad en grupo: Requisitos de datos en Metroz
APLICACIONES ESCALABLES
- Ampliación, previsión, escalar a X
- Determinar si una aplicación es escalable
- Estudio: Diseños escalables de una terminal de aeropuerto
- Escalabilidad en Hadoop y Spark
- Actividad en grupo: Escalabilidad de Metroz
TOLERANCIA A FALLOS EN UN SISTEMA DISTRIBUIDO
- Fundamentos
- Transparencia
- Redundancia Hardware vs redundancia Software
- Tolerancia de desastres
- Tolerancia a fallos funcional sin estado
- Tolerancia a fallos con estado
- Replicación y consistencia de grupo
- Tolerancia a fallos en Spark y Map Reduce
- Tolerancia de la aplicación a los fallos
- Actividad en grupo: Identificar los fallos en los componentes en Metroz y requisitos
SEGURIDAD Y PRIVACIDAD
- Fundamentos
- Privacidad
- Amenazas
- Tecnologías
- Actividad en grupo: Identificar las amenazas y los mecanismos de seguridad en Metroz
DESPLIEGUE
- Tamaño del clúster y evolución
- Físico vs Cloud
- Edge computing
- Actividad en grupo: Escoger un despliegue para Metroz
ELECCION DE LA TECNOLOGIA
- HDFS
- HBase
- Kudu
- Sistemas de gestión de base de datos relacional
- Map Reduce
- Spark, incluyendo streaming. SparkSQL y SparkML
- Hive
- Impala
- Cloudera Search
- Data Sets y formato de datos
- Actividad en grupo: Tecnologías relevantes para Metroz
ARQUITECTURA DE SOFTWARE
- Objetos de la arquitectura
- Una plataforma o múltiples, arquitectura lambda
- Actividad en grupo: Elaboración de una arquitectura de alto nivel, tecnologías escogidas, revisión de una sección vertical
- Demostración de una sección vertical
CONCLUSIÓN
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Analista de Big Data
- Data Architect/ Big Data Architect
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UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
-
Barcelona
Avinguda Diagonal, 98-100 - Distrito 22
-
Madrid
c/ Arregui y Aruej, 25-27
Opiniones
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