ITINERARIO FORMATIVO EN BIG DATA
l itinerario en Big Data & Business Analytics es una de las formaciones especializadas más solicitadas en la actualidad por las compañías que quieren actualizar los conocimientos de sus profesionales IT y TIC. Debido a la gran cantidad de datos que generan los dispositivos conectados, es necesario que muchos profesionales actualicen sus conocimientos sobre nuevas áreas tecnológicas vinculadas con el Big Data y el tratamiento masivo de datos. En Digital Tech Institute somos conscientes de esta realidad, y ponemos a disposición de las empresas un itinerario formativo en Big Data orientado a compañías que opten por una formación in company de sus empleados con el objetivo de mejorar sus competencias.
El itinerario en Big Data & Business Analytics es un ejemplo propuesto por nuestros profesionales para todas aquellas empresas que necesiten actualizar el know-how de sus empleados. A pesar de ello, es posible configurar cada uno de estos itinerarios de la forma que más convenga a la compañía que solicite la formación in company.
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CONTENIDOS DEL ITINERARIO
Los siguientes módulos forman parte del itinerario en Big Data. Digital Tech Institute permite a las empresas combinarlos con módulos de otros itinerarios para crear una formación in company personalizada y lo más ajustada posible a las necesidades de cada compañía:
Se establecen las bases. Manejamos los términos de manera apropiada y definimos términos basándonos en ejemplos.
- Presentación
- Introducción al Big Data
- Fundamentos data management y estadística
- Tecnologías importantes para el máster: Hadoop, Hive, MaReduce, HDFS, entre otros.
- Infraestructura de las distribuciones Hadoop, Cloudera, Hortonworks, Isotope o IBM BiginsIghts.
- Almacenamiento
- Analítica y visualización
Se estudiarán en profundidad Apache, Hadoop, HDFS, MapReduce y YARN.
- Introducción a Cloudera, HortonWorks, MapR e IBM BigInsights.
- Instalación: modos de instalación, modo Standalone, modo pseudo distribuido, configuración SSH y variables de entorno, entre otros.
- Almacenamiento de datos con HDFS, escritura y lectura, replicación y recuperación, ingestión de datos y Hbase.
- Mapreduce: procesamiento de datos, fases Map y Reduce, flujo de datos, implementación en Java, desplegar un jar en Hadoop y monitorización.
- Yarn: gestión de recursos de cluster, arquitectura, Daemons, Operación, seguridad y gobierno de datos. Fair Scheduler, CPU y Memoria.
- Planificación y tareas: introducción, lenguajes de programación, appification, RDD, ingesta de datos, Lambdas, Java en Spark, instrumentación y librerías.
En este módulo se trabajará sobre Cloudera, la distribución Hadoop más utilizada. También se conocerán otras distribuciones como Hortonworks, IBM BigInsights o MapR.
- Introducción
- HDFS: NameNode, DataNode, copia de datos en Hadoop y tolerancia a fallos.
- Cloudera: instalación y VMs, hardware e infraestructura para un cluster, montar un cluster de servidor con varios nodos, así como la seguridad y la monitorización.
- Impala & PIG: instalación, lenguajes de programación y consultas.
- Hue y otros clientes Hadoop: clientes, propósito, autenticación y autorización.
- Apache Spark: introducción, instalación, lenguajes de programación, Appification, RDD, instrumentación y librerías, entre otros.
- Introducción al almacenamiento Big Data. Tipos de bases de datos, noSQL vs SQL, Graph Databases y bases de datos MPP.
- Apache Cassandra: introducción y casos prácticos de uso, arquitectura, instalación, replicación y consistencia, introducción a CQL y transacciones entre otros.
- MongoDB: introducción e instalación, escalabilidad, Mongo Shell, BSON, operadores, indexado, Big Data y reporting.
- Hive: arquitectura, esquema, Hive Warehouse, lenguaje Hive, HiveQL, Bucketing, entre otros.
- Ingesta de datos SQOOP y FLUME
- Hbase: arquitectura, diseño de tablas, relaciones, nodos de cluster, Hfiles y regions, scaling y compaction.
Estudio y trabajo de datos para obtener correlaciones y conclusiones que nos ayuden en la toma de decisiones. Se trabajará con Python pero también se profundizará en R, en SPSS y Cognos BI.
- Introducción: analítica de datos, herramientas, modelado de datos, normalización, estadística, visualización y presentación.
- Análisis de datos con Python: fundamentos, instalación, ejecución de programas, estructura de datos, construcciones e interacciones y librerías para análisis.
- Introducción a R: introducción e instalación, IDES para R, variables, operadores, estructuras de datos y explotación de datos.
- IBM SPSS modeler: introducción a Data Mining, recolección de datos, derivación y clasificación de datos, relaciones y modelado.
- IBM cognos business intelligence: consumo de datos, creación de reportes, espacio de trabajo, modelos de metadata, framework manger, cube designer, y Cognos extendido.
- Introducción a la analítica de datos, herramientas, modelado de datos, relaciones, normalización, estadística, visualización y presentación.
- Visualización de datos con Python: fundamentos, instalación, ejecución de programas, estructuras de datos, librerías y análisis.
- Visualización de datos con R: introducción e instalación, IDES para R, variables y operadores, estructuras de datos, funciones, explotación de datos.
- Pentaho reporting & Dashboards: consumo de datos en Cognos BI. Creación de reportes, espacio de trabajo, modelos de metadata, framework manager, cube designer y extendido en Cognos.
- Tableau: introducción a Data Mining, modeler, recolección de datos, clasificación y modelado.
Tecnologías
Resumen Itinerario Formativo
Distribución del Conocimiento
Fundamentos y Conceptos
El objetivo será fundar una base sólida donde los conceptos estén claros y se obtenga una visión actual y holística del Big Data.
Experiencia Real
Nuestros expertos están trabajando en proyectos de Big Data en empresas de primer nivel. Compartirán con nosotros los casos a los que se enfrentan día a día, y analizaremos juntos las lecciones que han obtenido.
Clases Únicas
Una vez a la semana recibiremos una master class de un experto en diferentes áreas que nos desvelarán los secretos y conocimientos avanzados que de otra manera tardaríamos años en adquirir.
Eminentemente práctico
La mayor parte del programa se dedicará a la realización tutorizada de ejercicios prácticos. Estos ejercicios serán guiados al principio pero muchos ejercicios se realizarán en equipo y podrán tener más de una solución.
- PRUEBAS DE NIVEL Y APROVECHAMIENTO
- MASTER CLASSES Y CASOS REALES
- LEARN BY DOING
- LABORATORIOS, ESCRITORIOS VIRTUALES
- VIRTUAL & REMOTE TRAINING
Adquiriremos destreza en la representación de los datos de una forma exhaustiva e intuitiva.
Estudiaremos los motores de bases de datos en tres enfoques, noSQL, Relacionales y Graph Databases. Trabajaremos con MongoDB
Una visión holística del Big Data y las tecnologías y Soluciones a su alcance. Tendencias y futuro
Los datos necesitan un análisis para convertirse en enunciados, trabajaremos con Python, R, SPSS y Cognos
Adquiriremos dominio de la plataforma y estudiaremos las distribuciones más utilizadas, así como su idoneidad en cada tipo de proyecto.
Toda esta experiencia le permite compartir sus conocimientos en cursos de formación y consultoría.
▪ Conocimiento en profundidad del ecosistema de Hadoop/Spark, en distintas distribuciones, (Cloudera, Oracle Big Data Appliance, IBM Big Insights), así como el ecosistema de Big Data.
▪ Conocimiento y Programación en Java, Python, Scala y R así como otros distintos lenguajes de programación utilizados a lo largo de la vida profesional.
▪ Business Intelligence con Cognos y Oracle BI.
▪ Análisis de Datos con Python y R, así como Minería de Datos y Machine Learning con Oracle Enterprise Miner y algoritmos de Machine Learning en entornos de Big Data, (Spark Mllib).
Desde 1996 David Blay asesora a deportistas y empresas sobre cómo presentarse a los medios de comunicación de manera noticiable. Ha trabajado en medios como Europa Press, COPE o Radio Marca. Autor del libro ¿’Por qué no nos dejan trabajar desde casa?’, es conferenciante en compañías y simposios y profesor de Estrategias de Comunicación, Redes Sociales y Trabajo Freelance en Masters de Gestión Deportiva en la Universidad Politécnica de Valencia y UCAM Murcia.
Rafael es ingeniero técnico en informática de gestión y máster en Business Intelligence. Rafael ha acumulado 18 años de experiencia en el sector de las TIC trabajando en grandes empresas nacionales e internacionales. Cuenta con más de 10 años de experiencia en ”Smart Working”, gestión de equipos y proyectos TIC.
Aigu Sainz cuenta con 7 años de experiencia en “Smart Working”. Está especializado en formación para particulares y empresas en materia de diseño gráfico, productividad personal y modelos de teletrabajo.