BIG BIG DATA DATA Centro de Alta Capacitación en Tecnologías de la Información

Transcripción

1 Workshop

2 INTRODUCCIÓN BIG DATA, es un concepto que significa muchas cosas para muchas personas, ha dejado de estar limitado al mundo de la tecnología. Hoy en día se trata de una prioridad empresarial dada su capacidad para influir profundamente en el comercio de una economía integrada a escala global. Además de proporcionar soluciones a antiguos retos empresariales, big data inspira nuevas formas de transformar procesos, empresas, sectores enteros e incluso la propia sociedad. El objetivo del curso es dar al alumno una formación integral en Big Data desde un punto de vista eminentemente práctico, conociendo el amplio espectro de alternativas tecnológicas que nos ofrece el mundo de Big Data y ejercitando el uso de las principales plataformas y herramientas del mercado. El curso pretende contribuir a dar respuesta a la demanda actual y futura de profesionales en Big data. Se estima que la conversión de datos en información útil generará un mercado de millones de dólares en el 2015 y que se crearán más de 4.4 millones de empleos a nivel mundial. Perú y la región no estarán al margen de esta transformación y revolución tecnológica.

3 HERRAMIENTAS Durante el desarrollo del curso los alumnos aprenderán a utilizar las siguientes herramientas: Apache Hadoop Apache Hive Apache Cassandra Apache Solr Apache Flume CartoDB MapReduce Facebook API for Developer Linux Entre otras. El curso combina magistralmente el marco teórico con prácticas de laboratorio que permitirá al participante comprender a fondo las herramientas y tecnologías de Big Data, interiorizando los conocimientos adquiridos para empezar a aplicarlos en su entorno de trabajo.

4 CONTENIDO INTRODUCCIÓN A BIG DATA Conceptos Fuentes de datos Tendencias Líderes en la industria Cambio de Paradigmas Mitos Beneficios y desafíos de Big Data Casos de uso en la industria ANÁLISIS DE REDES DE NODOS Conceptos Herramientas Caso Práctico: Data Science: análisis de una red social mediante gráfico de nodos NoSQL Conceptos y Arquitecturas Drivers Herramientas Casos de usos Modelado Caso Práctico: Modelado en Cassandra - Migración BD relacional a keypaces de Cassandra

5 CONTENIDO PROCESAMIENTO EN PARALELO Conceptos y Arquitectura Hadoop v1 vs v2 Herramientas Casos de usos Caso Práctico: Agregaciones en Map Reduce con Hadoop en lenguajes nativos y en Hive. FULL TEXT SEARCH Conceptos Herramientas Casos de usos Caso Práctico: generación de índices invertidos en Apache Solr para técnicas de recomendación VISUALIZACIÓN Conceptos Herramientas de integración Big Data Casos de usos Caso Práctico: Generación de cartogramas en CartoDB

6 CONTENIDO INGESTIÓN DE DATOS Conceptos Herramientas Casos de usos Caso Práctico: implementación de un agente Flume AUDIENCIA El curso está dirigido a profesionales involucrados en tecnologías de la información que deseen afrontar el reto de Big Data como ventaja competitiva, especializándose en la implementación técnica: Profesionales de BI y Datawarehouse. Analistas y Gestores de Sistemas. Jefes de Proyecto. Desarrolladores. Gerentes de TI / BI. Cualquier interesado, de perfil técnico, en el tratamiento y explotación de datos con tecnologías de Big Data.

7 REQUISITOS El participante deberá tener los siguientes conocimientos técnicos: Linux o Unix básico Lenguaje de consulta de datos (SQL básico) Java básico (deseable) No se requiere tener ningún conocimiento previo de Hadoop o tecnologías relacionadas con Big Data. MATERIALES Los siguientes materiales serán entregados a cada participante: Manual del curso Herramientas de Big Data Cuaderno y lapicero para anotaciones Además cada participante hará uso de un ordenador durante todo el desarrollo del curso. Si el participante desea utilizar su propio ordenador portátil, éste deberá tener la siguiente configuración mínima: Procesador multicore de 64 bits. 4 GB de memoria Sistema Operativo Linux (ubunto o debian) instalado. Si el SO Linux es virtual, éste debe tener asignado 4 Gb de memoria cómo mínimo.

8 TRAINER JOSÉ ÁLVAREZ Big Data Architect, Ingeniero en Sistemas de Información. Más de 12 años experiencia en la industria del software. Miembro fundador de la plataforma Open Source TurmericSOA, patrocinada por ebay. Arquitecto de Software con liderazgo de proyectos en empresas como Globant, ebay, Motorola, Hewlett- Packard, Nimbuzz, entre otras. Especialista en consultorías con experiencia hands-on en soluciones Big Data para clientes como Disney, Socialmetrix, BBVA, entre otras. Disertante en diversas conferencias y simposios como el Java User Group Buenos Aires, Argentina, International SOA & Cloud Symposium en Brasil, Big Data Ecosystem Webinar, Turmeric with Cloud Mashups Webinar, entre otra serie de webinars tanto a la comunidad open source como a compañías del área financiero. Autor de publicaciones como Jumping from MySQL to Cassandra: a Success Story, publicado en Cassandra Home Page Case studies.

9 INICIO Y HORARIO Inicio: 26 de setiembre Duración: 40 horas Horario: - Viernes 26/09 de 06:30 p.m. a 10:30 p.m. - Sábado 27/09 de 09:00 a.m. a 06:00 p.m. - Del lunes 29/09 al viernes 03/10 de 06:30 p.m. a 10:30 pm - Sábado 04/10 de 09:00 a.m. a 06:00 p.m. *Incluye coffee break y almuerzo ejecutivo para los días sábado. INVERSIÓN Informes: informes@cac-ti.com Celular: (51) Teléfono: (511) *Promoción por apertura hasta el viernes 05 de setiembre. Cupos limitados.

10 Oficina Administrativa Av. del Pinar 152 Oficina 1008, Chacarilla del Estanque, Santiago de Surco Celular: (51) Teléfono: (511) Fax: (511)