CURSO ONLINE: ARQUITECTURAS BIG DATA

Transcripción

1 CURSO ONLINE: ARQUITECTURAS BIG DATA Información detallada del curso

2 Este curso online de 70 horas está enfocado a técnicos que quieran conocer las herramientas más importantes para poder afrontar un proyecto Big Data con garantías. REQUISITOS PREVIOS: En este curso se van a ver las tecnologías Big Data más importantes. Es recomendable tener conocimientos de programación (Java para el apartado de MapReduce y Python o Scala para el apartado de Spark). En cualquier caso todos los ejercicios que se realizan durante el curso van acompañados de las soluciones para que el alumno pueda seguir fácilmente el curso. También es recomendable conocimientos básicos de Linux ya que vamos a tener que manejarnos por la terminal para realizar diferentes operaciones. 2

3 POR QUÉ ELEGIR FORMACIÓN HADOOP?: - 70 horas de aprendizaje Gracias a este curso obtendrás una visión global de las tecnologías Big Data más importantes lo que te ayudará a afrontar proyectos Big Data. - Un profesor con experiencia La deficiencia de muchos organismos o empresas dedicadas a la formación es que utilizan los mismos profesores a impartir infinidad de materias (Java, Oracle, Scrum, php, ). Nuestros profesores solamente se dedican a tecnologías Big Data. Profesionales experimentados que trabajan diariamente con estas tecnologías y que compaginan sus labores profesionales con tareas docentes, tales como formador de Cloudera, profesores en Másters de escuelas de negocios de Madrid, Sevilla, etc.. Toda esta experiencia hará un cursoricoen contenido, útil y profesional. - Un precio muy asequible Por tan solo 399 euros (IVA INCLUIDO) podrás disfrutar de 70 horas de formación. No encontrarás ninguna formación de Hadoop que ofrezca tantas horas (de calidad) por eseprecio. 3

4 Contenido Bloque 1: Conceptos generales 1 Limitaciones de los sistemas actuales y razones por Hadoop 2 Conceptos generales de Hadoop y descripción del ecosistema 3 Arquitectura de un clúster Hadoop 4 Hadoop Distributed File System (HDFS) 5 Introducción a MapReduce 4

5 Contenido Bloque 2: Procesamiento de Datos 6 API MapReduce: Mapper, Reducer, Combiner, Partitioner 7 Ecosistema Hadoop: Ingesta de Datos: Sqoop y Flume 8 Ecosistema Hadoop: Procesamiento de Datos: Hive y Pig 9 Ecosistema Hadoop: Oozie y Hue 10 Spark, Spark Streaming, MLLIB y Spark SQL Bloque 3: Almacenamiento NoSQL (10 horas) 11 Almacenamiento NoSQL: Hbase, Cassandra, MongoDB y Neo4J 5

6 MATERIAL DEL CURSO: El alumno una vez matriculado en el curso tendrá acceso a todo el material del mismo: PDF con el temario del curso PDF con los ejercicios del curso Máquina virtual del curso basada en la CDH5 para realizar los ejercicios (el ordenador lo debe proporcionar el alumno) Para poder realizar los ejercicios recomendamos descargar la VM QuickStart de Cloudera. Para poder ejecuta la VM se necesita un ordenador con los siguientes requisitos: - Sistema de 64 bits - VMWare Instalado - 8GB de RAM (mínimo) TUTORÍAS: Elalumno dispone de varios métodos para solventar sus dudas: - Tutorías vía chat desde la plataforma virtual. - Contacto con el tutor del curso vía . - Tutorías vía Skype. CERTIFICACIÓN ARQUITECTO BIG DATA: Una vez finalizado el curso el alumno tendrá la posibilidad de realizar el examen de certificación para obtener el certificado de ARQUITECTO BIG DATA de Formación Hadoop. El examen se basa en un examen tipo test de 60 preguntas. Para obtener el certificado se necesita obtener un 70% de preguntas correctas. 6

7 MATRICULACIÓN AL CURSO: Para poder realizar la matrícula en cualquiera de los cursos ofertados por Formación Hadoop habrá que realizar lossiguientes pasos: 1. Acceder al aula virtual de Formación Hadoop 2. Registrarse en el aula virtual 3. Realizar el login en el aula virtual 4. Seleccionar el curso 5. Realizar el pago de la matrícula El pago de la matrícula se realiza a través de PayPal, por lo que el alumno deberá tener una cuenta de PayPal para poder realizar el pago. Una vez realizado el pago, automáticamente el alumno quedará matriculadopudiendo acceder al máster. Coste del curso: 399 7

8 Información detalladeldirector Académico: Fernando Agudo Tarancón: - Big Data Architect at Pragsis Bidoop - Hadoop Instructor ofcloudera: Cloudera Developer Training for Apache Hadoop. Cloudera Administrator Training for Apache Hadoop Cloudera Developer Training for Apache Spark. Big Data Applications - Títulos y certificaciones: Ingeniero Técnicoen Informática de Gestión. CCDH: Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop. CCAA: Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop. CCA: Cloudera Spark and Hadoop Developer MCHD: MapR Certified Developer for Apache Hadoop. HDPCD: Hortonworks Certified Java Developer HDPCA: Hortonworks Certified Administrator Información detallada: Fernando Agudo 8

9 Contacto (+34) TWITTER Twitter.com/formacionhadoop FACEBOOK Facebook.com/Formacion-Hadoop / LINKEDIN linkedin.com/company/formación-hadoop 9