Big Data Foundation Certificate

Información general

El curso de certificación BIG DATA FOUNDATION, es un curso básico diseñado para proporcionarle a usted un grado de experiencia práctica en el uso de dos de las más populares tecnologías en el procesamiento de Big Data –Hadoop y MongoDB. Donde Usted tendrá la oportunidad de practicar instalando estas dos tecnologías a través de nuestros talleres. El curso expone a usted las tecnologías de Big Data en un escenario de la vida real con el fin de obtener resultados de conjuntos de datos reales de Twitter. como punto de inicio en el viaje de Big Data dentro de la organización.

Objetivos

El Programa permitirá al participante:

  • Explicar Big Data, su origen y sus características.
  • Discutir sobre las herramientas aplicables al  procesamiento de Big Data.
  • Explicar la extracción de datos.
  • Conocer las tecnologías de Big Data más  populares: Hadoop y MongoDB.
  • Conocer sobre los proyectos de Big Data y  los principales actores involucrados.

Dirigido a

Aquellas personas que necesitan conocer, entender y usar Big Data, así como aquellos que estarán tomando un papel en la estrategia de implementación de Big Data para enfrentar los desafíos de gestión de la información con grandes volúmenes de datos

Requisitos

Sin requisitos formales para este programa

Temario

  • Introducción al curso
    • Introducción al curso
    • Objetivos de aprendizaje del curso
    • Agenda del curso
    • Actividades
    • Examen
    • Libro de curso
    • Cloud Credential Council® (CCC)
    • Valor de certificación
  • Fundamentos de Big Data
    • Big Data: historia, descripción general y características
      • Historia
      • Descripción general de Big Data – Definición
      • Descripción general de Big Data: beneficios
      • Características de Big Data – Volumen
      • Características de Big Data – Velocidad
      • Características de Big Data – Variedad
    • Big Data Technologies – Descripción general
      • Hadoop – Introducción
      • Hadoop – Ejemplo de uso
      • Hadoop – Conceptos
      • Hadoop: casos de uso
      • MongoDB – Introducción
      • MongoDB – Características
      • MongoDB – Conceptos
      • MongoDB – Casos de uso
    • Historias de éxito de Big Data
      • Privacidad – Cumplimiento
      • Privacidad – Desafíos
      • Privacidad – Enfoque
      • Ética
    • Proyectos de Big Data
      • ¿Quién debería estar involucrado?
      • ¿Qué está involucrado?
  • Grandes fuentes de datos
    • Fuentes de datos de la empresa
      • Sistemas empresariales
      • Oracle
      • SAP
      • Microsoft
      • Almacenes de datos
      • Datos no estructurados – Introducción
      • Datos no estructurados: metadatos
    • Fuentes de datos de medios sociales
      • Introducción
      • Facebook – Introducción
      • Facebook – Public Feed API
      • Facebook: API de estadísticas de palabras clave
      • Facebook – Graph API
      • Twitter – Introducción
      • Twitter – API de transmisión
      • Twitter – API REST
      • Otros medios sociales
    • Fuentes de datos públicos
      • Introducción
      • Tiempo
      • Economía
      • Finanzas
      • Cuerpos regulatorios
  • Minería de datos: conceptos y herramientas
    • Minería de datos – Introducción
      • Introducción
      • Tipos de minería de datos: descripción general
      • Tipos de minería de datos: clasificación
      • Tipos de minería de datos: asociación
      • Tipos de minería de datos: agrupamiento
    • Minería de datos – Herramientas
      • Introducción
      • Weka
      • Módulos de aplicaciones Weka
      • KNIME
      • KNIME – Ejemplo
      • Lenguaje R
  • Big Data Technologies – Hadoop
    • Fundamentos de Hadoop
      • Introducción
      • Componentes principales de Hadoop
      • Componentes adicionales de Hadoop
    • Instalar y configurar
      • Descargar
      • Como instalar y configurar
    • MapReduce
      • Introducción
      • ¿Como funciona?
    • Procesamiento de datos con Hadoop
      • Introducción
      • Análisis de sentimiento de twitter : descripción general
      • Análisis de sentimiento de twitter : algoritmo
      • Análisis de registro de red: descripción general
      • Análisis de registro de red: Algoritmo
  • Big Data Technologies – MongoDB
    • Fundamentos de MongoDB
      • Introducción
      • Replicación
      • Sharding
      • Sharding y replicación
      • Ecosistema MongoDB: idiomas y controladores
      • Ecosistema MongoDB – Integración de Hadoop
      • Ecosistema MongoDB – Herramientas
    • Instalar y configurar
      • Descargar
      • Cómo instalar y configurar
    • Bases de datos de documentos
      • Introducción
      • Documentos
      • Consideraciones de diseño de documentos
      • Campos
    • Modelado de datos con bases de datos de documentos
      • Introducción
      • Análisis de opinión de twitter
      • Análisis de sentimiento de twitter – algoritmo
      • Análisis de registro de red
      • Análisis de registro de red – algoritmo
    • Consideraciones de diseño de documentos
    • Campos

Información del curso

  • Duración: 20 hrs.
  • Modalidad: Presencial y B-learning
  • Ubicación: Marchant Pereira 150, oficina 601, Providencia, Santiago, Chile

Próximas fechas

CLP $450.000

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