Se trata de una de las herramientas de Apache que trabaja con Big Data y permite el desarrollo de aplicaciones de procesamiento paralelo (¡podrás trabajar con miles de nodos y petabytes de datos!).
Si te consideras una persona responsable y con grandes ambiciones profesionales, esta formación es perfecta para ti. ¡No te limites y llega tan lejos como te sea posible!
Te adentrarás en la arquitectura Hadoop.
Módulo 0: Introducción a la Programación
Unidad 1. Introducción a Python
• Python el nuevo desconocido
• Características básicas del lenguaje
• Programación orientada a objetos y excepciones
• Manipulación de datos
Unidad 2: Introducción a la Estadística
• Variables estadísticas
• Tabla de frecuencias
• Gráficas estadísticas
• Principales parámetros estadísticos
• Estadística bidimensional
• Regresión lineal
Unidad 3: Introducción a R
• Manejo de datos
• Gráficos estadísticos con R
• Programación con R
• Medidas descriptivas
Unidad 4: Introducción a SQL
• Estructura básica de una consulta en SQL
• Tipos de consultas en SQL
• Funciones de agregación en SQL
• Consultas SQL sobre más de una tabla
Modulo 1: Introducción al Big Data
Unidad 1: Ecosistema Big Data
• Definición de componentes y arquitectura
• Disponibilidad, escalabilidad y resiliencia
• Introducción a Hadoop y MapReduce
Unidad 2: Estrategias basadas en datos
• Cuadros de mando (Dashboards)
• Business Intelligence vs. Big Data
Unidad 3: Entornos de procesamiento
• Cloud Computing
• Internet de las Cosas (IoT)
Unidad 4: Casos de uso de Big Data: ejemplos en la industria
Módulo 2. El dato y su ciclo de vida
Unidad 1: Datos
• El dato
• Calidad del dato
• Derechos sobre los datos
Unidad 2: Ciclo de vida del dato
• Fuentes de datos
• Extracción, Tratamiento y Carga
• Almacenamiento de datos
• Análisis para la explotación
• Visualización y storytelling para la explotación La selección de los elementos visuales
• Toma de decisiones
Módulo 3. Almacenamiento escalable de datos
Unidad 1: Bases de datos distribuidas
• Tipo de escalabilidad Escalabilidad vertical Escalabilidad horizontal
• Bases de datos no distribuidas
• Teorema de CAP
Unidad 2: NoSQL
• Bases de datos relacionales
Unidad 3: NoSQL – Clave valor
Unidad 4: NoSQL – Columnares
• Arquitectura
• Modelado de datos en Casandra
• Cassandra Query Languaje – CQL
• CQL – Creación de modelo de datos Keyspace
Table
Unidad 5: NoSQL – Orientada a documentos
Unidad 6: NoSQL – Orientada a grafos
Módulo 4. Arquitectura Big Data
Unidad 1: El ecosistema Hadoop
◦ Introducción a Hadoop
◦ Herramientas del ecosistema Hadoop
Unidad 2: Cluster y sistemas distribuidos (HDFS, MapReduce)
Unidad 3: Análisis de datos con Hive y Pig
Unidad 4: Procesamiento de datos con Spark
• Spark RDD (Resilient Distributed Datsets)
• Spark Streaming
• Spark SQL
Módulo 5. Análisis para la explotación de datos
Unidad 1: Perfiles de datos
• Científicos de datos
• Ingeniero de datos
Unidad 2: Análisis exploratorio de datos
• Estadística descriptiva
• Distribución de los datos
• Exploración de datos categóricos y binarios
• Correlación
• Exploración de 2 o más variables
Unidad 3: Técnicas de muestreo de datos
• Selección aleatoria
• Selección Bias
• Selección por distribución estadística
Unidad 4: Contraste de hipótesis
• Testeo de muestras A/B
• Testeo de hipótesis
• Significancia estadística y P-Value
• P-Value
Unidad 5: Regresión y predicción
• Regresión linear
• Regresión multilineal
• Interpretar los resultados de una regresión
• Predecir usando regresión
Unidad 6: Aprendizaje supervisado
• Conceptos
• Algoritmos: árboles de decisión
Unidad 7: Aprendizaje no supervisado
• Componentes principales
• Algoritmos: K-Means, clusters jerárquicos
Unidad 8: Introducción al Deep Learning
• Conceptos fundamentales
• Redes neuronales
Módulo 6. Presentación de proyectos Big Data y storytelling
Unidad 1: Presentación de un proyecto Big Data
• La importancia del contexto
• La audiencia y su importancia
Unidad 2: Componentes para la presentación de un proyecto Big Data
• Ideas de diseño
Especialización Business Intelligence Módulo 1. Introducción al BI
Unidad 1: Historia y evolución del BI
• ¿Qué es el BI?
• Componentes BI
• Fuentes de información
Unidad 2: Conceptos básicos BI
• Herramientas/procesos básicos BI
Unidad 3: Modelado de datos
• Modelo en estrella
• Modelo copo de nieve
• Modelo multidimensional
Unidad 4: Aprovisionamiento de datos
• Datawarehouse
• Datamart
• Principales diferencias
Módulo 2. ETL e introducción a la visualización
Unidad 1: Procesos de extracción transformación y cargas y herramientas.
◦ Diseño de proceso ETL
◦ Principales herramientas del mercado y particularidades
Unidad 2: Introducción a la visualización
• Introducción a la visualización de la información
• Beneficios de la visualización
• Categorías de la visualización
Unidad 3: Herramientas y particularidades
• Principales herramientas del mercado y comparativa
Módulo 3. Introducción al PowerBI
Unidad 1: Comprensión básica de PowerBI
• ¿Qué es?
• ¿Para qué sirve?
• Interfaz
Unidad 2: Conexión a orígenes de datos
Unidad 3: Editor Power Query
• Formateo de datos
• Detección de errores
• Pivot
Unidad 4: Creación de gráficos
Unidad 5: Construcción de informe con filtros
• Vinculación y desvinculación en gráficos
Unidad 6: Introducción a DAX (Data Analysis Expressions)
• Introducción a DAX
• Tablas y columnas calculadas, medidas simples
• Filtrado de filas y medidas avanzadas
Unidad 7: Creación de métricas y gráficos avanzados
Módulo 4. Introducción al Tableau: Visualización I
Unidad 1: Tableau I
• Comprensión básica de Tableau
• Conexión a fuente/base de datos
• Combinación de datos
• Editar y guardar fuente de datos
• Dimensiónes y métricas
Unidad 2: Tableau II
• Conversión tipo de datos
• Representación gráfica de los datos
• Filtrado de informes y características
• Creación jerarquías y drill down
Unidad 3: Tableau III
• Creación campos calculados. (medidas y dimensiones)
• Creación de parámetros
• Combinación campos calculados y parámetros
• Descripciones emergentes
Unidad 5. Tableau Avanzado: Visualización II
Unidad 1: Tableau avanzado I
◦ Creación de grupos
◦ Creación de conjuntos
◦ Expresiones LOD
Unidad 2: Tableau avanzado II
◦ Creación de dashboard
◦ Objetos dashboard
◦ Fomatos dashboard
◦ Interactividad dashboard
Unidad 3: Tableau avanzado III
◦ Extensiones Tableau
◦ Configuración extensión
◦ Gráficos no nativos
Unidad 4: Movilidad y colaboración
◦ Creación de historias
◦ Adaptación de informes para móvil y tablet
◦ Tableau online/Tableau server/Tableau public
Especialización Apache Hadoop Módulo 1. Introducción al Big Data
Unidad 1: Conceptos básicos
• Definición y conceptos
• Evolución de los datos
Unidad 2: SQL vs. NoSQL
Unidad 3: Preparación entorno de trabajo
Módulo 2: Apache Hadoop (HDFS)
Unidad 1: Conceptos básicos y arquitectura
• Conceptos fundamentales
• Arquitectura Hadoop
Unidad 2: Lectura, escritura y replicación
Unidad 3: Permisos y borrado de datos
Unidad 4: Safemode, snapshots y gestión de caché
Unidad 5: Profundizando con la Shell
Módulo 3: Map reduce & yarn
Unidad 1: Map reduce: el algoritmo
• Arquitectura
• Configuración
Unidad 2: Implementación de algoritmos map reduce
Unidad 3: Maneras de ejecutar el algoritmo
Unidad 4: YARN: Arquitectura, gestión de colas y Zookeeper
Módulo 4: Ecosistema Hadoop
Unidad 1: Apache Hive
• Arquitectura
• Componentes
Unidad 2: Apache Sqoop
• Arquitectura
• Componentes
Unidad 3: Apache Pig
• Arquitectura
• Componentes
• Pig Latin
Unidad 4: Apache Spark
• Arquitectura
• Componentes
• Tipos de datos
• Integración con Hive
Unidad 5: Reporting con Zeppelin
• La importancia del reporting
• Creación de reportes con Zeppelin
Curso Big Data: Especialización Hadoop
Sin requisitos previos.
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