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Este curso se imparte en modalidad online y consta de 8 unidades. La duración del curso es de 115 horas que se distribuye entre el contenido y las herramientas de colaboración. A su finalización, el alumno recibirá un diploma acreditativo.
La formación se realiza a través de nuestro Campus Virtual, con esta modalidad dispondrás de todo el contenido didáctico en la plataforma del curso y estará accesible, desde el día de inicio de curso, las 24 horas todos los días de la semana. El alumno también dispondrá de foros de participación, así como una tutorización continua.
Conocer en profundidad los diferentes paradigmas de procesamiento en sistemas Big Data y dominar las principales tecnologías y su utilización para el diseño de arquitecturas escalables adaptadas a cada proyecto.
1.1. Hadoop.
1.2. Pig.
1.3. Hive.
1.4. Sqoop.
1.5. Flume.
1.6. Spark Core.
1.7. Spark 2.0.
2.1. Fundamentos de Streaming Processing.
2.2. Spark Streaming.
2.3. Kafka.
2.4. Pulsar y Apache Apex.
2.5. Implementación de un sistema real-time.
3.1. Hbase.
3.2. Cassandra.
3.3. MongoDB.
3.4. Neo4J.
3.5. Redis.
3.6. Berkeley DB.
3.7 Cosmos DB.
4.1. SQL
4.2. NoSQL
4.3. Lucene + Solr.
5.1. Arquitectura Lambda.
5.2. Arquitectura Kappa.
5.3. Apache Flink e implementaciones prácticas.
5.4. Druid.
5.5. ElasticSearch.
5.6. Logstash.
5.7. Kibana.
6.1. Amazon Web Services.
6.2. Google Cloud Platform.
6.3. Microsoft Azure
7.1. Administración e Instalación de clusters: Cloudera y Hortonworks.
7.2. Optimización y monitorización de servicios.
7.3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry.
8.1. Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB.
8.2. Librerías de Visualización: D3, Leaflet, Cytoscape.
Para realizar este curso no son necesarios unos requisitos técnicos previos. Sin embargo, se recomiendan conocimientos básicos de informática y conocimientos de entornos relacionados con la Tecnología de la Información.
Si os interesa realizar este curso en modalidad telepresencial póngase en contacto con nosotros: Correo: [email protected], Teléfono: +34 91 031 66 78, WhatsApp: +34 685 60 05 91
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