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Los arquitectos de Big Data son unos de los perfiles profesionales más demandados del sector IT. Les espera un futuro muy prometedor y representa una de las profesiones mejor pagadas del momento.
La arquitectura de Big Data consiste en tratar y analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados de manera convencional, al superar las capacidades de otras herramientas de software utilizadas convencionalmente para el almacenamiento, gestión y procesamiento de datos.
El arquitecto de datos trabaja de cerca con el cliente y con otros profesionales como los analistas de big data y es capaz de traducir los requisitos empresariales del cliente en una solución de Big Data.
Los expertos y arquitectos Big Data van a ser los profesionales más demandados de este año y las organizaciones ya se están peleando por estos perfiles.
Es un puesto novedoso que aún no cuenta con muchas especialistas preparados y desde Profesional Online estamos orgullosos de poder formar estos perfiles innovadoras.
Tendencias actual en Big Data. Entorno virtual Cloudera. Primeras operaciones con Cloudera. Lenguajes Hive e Impala Paas, Iaas, Saas. AWS.
Big Data como motor de evolución. Soluciones Big Data. Big Data operacional. Big Data analítico. Bases de datos NoSQL. Modelos de programación para Big Data.
Introducción a MongoDB.Organización de los datos. Manejo básico de datos.
Métodos básicos de agregación. MapReduce. Aggregation Framework.
Uso de índices. Modelado de datos. Replicación de los datos. Distribución de los datos.
Introducción a Hadoop. Componentes. Sistema de ficheros distribuido. MapReduce. Historia de Hadoop. Ecosistema Hadoop.
Configuración del entorno. Creación y ejecución de trabajos. Opciones de ejecución. Interfaz para múltiples lenguajes.
Interfaces de consulta de alto nivel. Programación basada en tuberías. Bases de datos. Otros proyectos.
Fundamentos de Apache Hadoop. Introducción a Apache Pig. Consultas con Apache Hive e Impala. Operadores comunes y funciones incorporadas. Gestión de datos. Almacenamiento de datos y rendimiento. Trabajando con múltiples conjuntos de datos. Funciones analíticas y ventanas. Datos complejos Analizando Texto. Apache Hive Optimization. Optimización de Apache Impala. Extendiendo Apache Hive e Impala. Elegir la mejor herramienta para el trabajo.
Introducción a Apache Hadoop y al ecosistema Hadoop. Almacenamiento de archivos Apache Hadoop. Procesamiento distribuido en un clúster Apache Hadoop. Apache Spark Basics. Trabajando con DataFrames y chemas. Análisis de datos con consultas de marco de datos. Descripción general de RDD. Transformando datos con RDDs. Agregando datos con pares de RDD. Consulta de tablas y vistas con Apache Spark SQL. Trabajando con conjuntos de datos en Scala. Escritura, configuración y ejecución de aplicaciones Apache Spark. Procesamiento distribuido. Persistencia de datos distribuidos. Patrones comunes en el procesamiento de datos Apache Spark. Apache Spark Streaming: Introducción a DStreams. Apache Spark Streaming: procesamiento de múltiples lotes. Apache Spark Streaming: fuente de datos.
Definir la nube de AWS y su propuesta de valor. Identificar aspectos de la economía de la nube de AWS. Enumerar los diferentes principios de diseño de la arquitectura de la nube.
Definir el modelo de Responsabilidad Compartida de AWS. Definición de la página de conceptos de seguridad y cumplimiento en la nube de AWS. Identificar las capacidades de gestión de acceso de AWS. Identificar recursos para soporte de seguridad.
Definir métodos de implementación y operación en la nube de AWS. Definir la infraestructura global de AWS. Identificar los servicios centrales de AWS. Identificar recursos para soporte tecnológico.
Compare y contraste los diferentes modelos de precios para AWS. Reconocer las diversas estructuras de cuentas en relación con la facturación y los precios de AWS. Identificar recursos disponibles para soporte de facturación.
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