Cursos de certificaciones internacionales

Cursos de certificaciones internacionales

Big Data Certified Professional

El estudiante aprenderá de una manera práctica la funcionalidad y aplicabilidad del Big Data. El contenido del curso se enfoca en  la revisión de diferentes casos de usos reales, donde se utilizan técnicas de Big Data e información estructurada en distintos sectores del mercado: retail, seguros, banca, empresas de telecomunicaciones y transportes.

Acerca del ente certificador ITCertificate

Es un proveedor global líder en programas de certificacióny evaluación.

Los profesionales alcanzan su máximo potencial con programas de acreditación.

Nuestros capacitadores, dedican tiempo a la consultoría y aportan experiencia a su enseñanza.

ITCertificate Education controla el desarrollo de múltiples programas educativos y certificaciones internacionales

Los expertos académicos son un grupo selecto de IT que pasan por un extenso conjunto de revisiones, pruebas, capacitaciones y entrevistas por pares antes de ser aceptados.

A quien esta dirigido

  • Ingenieros de Sistemas
  • Técnicos y Tecnólogos de Sistemas
  • Desarrolladores de aplicaciones
  • Arquitectos de TI
  • Administradores de sistemas
  • Analistas de datos y científicos de datos

Metodología

  • Acompañamiento directo al estudiante.
  • Clases magistrales donde el profesor expone los conceptos.
  • Clases teórico-prácticas para la aplicación de los conceptos estudiados.
  • Desarrollo de talleres prácticos.
  • Manejo de herramientas de software para pruebas.
  • Consultas a través de Internet para la elaboración de informes.
  • Las clases se dictan llevando un Caso de Estudio Empresarial lo cual nos permite desarrollar el modelo metodológico con ejercicios prácticos reales que se utilizan en un ambiente empresarial en donde los estudiantes aplican los conocimientos específicos.  Al finalizar el curso cada estudiante debe hacer entrega de los laboratorios realizados con su respectiva documentación.

Perfil del Profesor

Los profesores son Ingenieros de Sistemas o afines con certificaciones internacionales vigentes.  Son profesionales con experiencia Docente y Corporativa lo cual garantiza el conocimiento y el manejo de los temas dictados.

Requisitos previos

Es necesario alcazar la siguiente certificación antes de presentar el examen:

  • Big Data Certified Associate

Acerca del examen

  • ­Examen de certificación no supervisado
  • El formato del examen es de 42 preguntas de opción múltiple.
  • Duración del examen 1 hora.
  • Puntaje de aprobación 67%
  • Dos posibilidades.
  • Un voucher de un solo uso es para un examen de certificación.

Contenido temático

  1. Casos de utilización Big Data

1.1. Aplicabilidad del Big Data en el sector retail.

1.2. El proyecto Big Data.

  1. Impacto del negocio

2.1. Aplicabilidad del Big Data en el sector seguros.

2.2. Aplicabilidad del Big Data en el sector de la banca.

2.3. Aplicabilidad del Big Data en el sector de las telecomunicaciones.

  1. Impacto de los datos masivos 

1.1. Introducción.

  1. Generación masiva de datos: Sistemas distribuidos y escalabilidad

2.1. Map reduce.

2.2. Cap theorem.

2.3. Data Lake.

2.4. Crear repositorios. 

  1. Generar lago de datos de tres zonas: landing – staging – gold

3.1. La primera zona es “Landing». 

3.2. La segunda zona es de “Landing»  a “Staging».

3.3. La tercer zona es “Gold”.

  1. 4. Anonimizar el dato
  2. 5. Características que debe cumplir  un Data Lake
  1. 6. El «linaje“
  2. 7. La «gobernanza“

Ecosistema hadoop

1.1. ¿Qué es Hadoop?

1.2. Chunks.

1.3. ¿Cómo se plantean los Chunks 

       dentro de hadoop?.

1.4. Distribuciones hadoop.

1.5. Componentes Big Data. 

1.6. Componentes SQL de  

        almacenamiento. 

1.7. Hive.

1.8. Accumulo.

1.9. Hcatalog.

1.10. Hawq y HivesSQL. 

1.11. Impala.

1.12. Pig.

1.13. Sparksql y kite.

  1. Componentes NoSQL de almacenamiento no estructurado

2.1. Hbase.

2.2. Cassandra.

2.3. Mongodb.

2.4. Redis.

  1. Bases de datos de tipo grafos 

1.1. Neo4j.

1.2. Graphx.

1.3. Couchdb.

1.4. Elastic.

1.5. Kudu.

  1. Componentes Big Data para almacenamiento 

2.1. Orquestador Kafka.

2.2. Spark streaming, flink y ápex.

  1. Componente hue

3.1. Cloudbreak. 

3.2. Yarn.

3.3. Oozie y nifi.

3.4. Zookeeper.

3.5. Atlas y falcon. 

  1. Soluciones para analítica 

4.1. Saas, iaas and paas. 

4.2. Porque utilizar la nube.

4.3. Las soluciones iaas.

4.4. Las soluciones paas.

4.5. Soluciones saas.

4.6. Soluciones caas.

4.7. Soluciones faas.

  1. En resumen

5.1. Infraestructura Big Data.

Aplica para una beca
Contactar vía WhatsApp