IFCD0115 PROCESAMIENTO BIG DATA CON SCALA

SCORM 1. INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DE BIG DATA

Comprensión de los Conceptos Básicos de Big Data:

- Conocimiento de los principios fundamentales de Big Data.

- Familiarización con la terminología y los conceptos clave relacionados con el procesamiento de grandes conjuntos de datos.

- Identificación de las principales características que definen el Big Data, como volumen, velocidad, variedad y veracidad.

Importancia y Aplicaciones de Big Data:

- Reconocimiento de la relevancia de Big Data en diversos sectores y áreas de negocio.

- Exploración de casos de uso reales donde el procesamiento de Big Data ha tenido un impacto significativo.

- Comprendiendo cómo Big Data puede proporcionar información valiosa y ventajas competitivas.

Desafíos en el Manejo de Big Data:

- Identificación y análisis de los desafíos comunes que surgen al trabajar con grandes volúmenes de datos.

- Evaluación de problemas relacionados con el almacenamiento, procesamiento y análisis de Big Data.

- Comprender cómo la infraestructura y las herramientas pueden abordar estos desafíos.

Desafíos de Seguridad en Big Data:

- Reconocimiento de los desafíos de seguridad específicos en el entorno de Big Data.

- Exploración de las amenazas y riesgos comunes asociados con el procesamiento de datos masivos.

- Comprender cómo se pueden implementar estrategias de seguridad para proteger los datos de Big Data.

SCORM 2. FUNDAMENTOS DE SCALA

Introducción a Scala como lenguaje de programación:

- Conocimiento de los orígenes y la historia de Scala.

- Comprendiendo las razones detrás del desarrollo de Scala como un lenguaje de programación.

- Familiarización con las características y ventajas de Scala en comparación con otros lenguajes.

Sintaxis básica y estructuras de datos en Scala:

- Aprendizaje de la sintaxis básica de Scala, incluyendo la declaración de variables, tipos de datos y operadores.

- Exploración de las estructuras de datos fundamentales en Scala, como listas, conjuntos y mapas.

- Desarrollo de habilidades para escribir código Scala básico.

Programación funcional en Scala:

- Comprender los conceptos de programación funcional, como funciones de orden superior y funciones puras.

- Aprendizaje de cómo Scala admite programación funcional.

- Desarrollo de la capacidad para escribir funciones y trabajar con programación funcional en Scala.

SCORM 3. APACHE SPARK

Introducción a Apache Spark:

- Conocimiento de los fundamentos de Apache Spark como marco de procesamiento de datos.

- Comprendiendo la importancia y las aplicaciones de Apache Spark en el procesamiento de big data.

- Familiarización con los desafíos involucrados en el manejo de grandes conjuntos de datos y cómo Spark aborda estos desafíos.

Ventajas y Características de Spark:

- Aprendizaje de las ventajas clave de Apache Spark en términos de velocidad y eficiencia.

- Exploración de las características que hacen que Spark sea adecuado para el procesamiento de big data, como el procesamiento en memoria y la tolerancia a fallos.

- Comprender cómo Spark se compara con otras soluciones de procesamiento de big data.

Arquitectura y Componentes de Spark:

- Conocimiento detallado de la arquitectura interna de Apache Spark, incluyendo los componentes clave como el administrador de clúster, el programador y el administrador de recursos.

- Aprendizaje de cómo se estructuran las aplicaciones Spark.

- Familiarización con el concepto de RDD (Resilient Distributed Dataset) y su papel en Spark.

Transformaciones y Acciones en Spark:

- Comprender las transformaciones y acciones en Spark y cómo se utilizan para manipular y procesar datos.

- Desarrollo de habilidades para escribir código que implemente transformaciones y acciones en Spark.

SCORM 4. ANÁLISIS Y VIRTUALIZACIÓN DE DATOS CON SPARK

Análisis de datos con Spark:

- Comprender los conceptos básicos de análisis de datos con Apache Spark.

- Aprender a aplicar algoritmos y técnicas de análisis de datos en conjuntos de datos de gran tamaño.

- Adquirir habilidades para procesar y extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.

Bibliotecas y herramientas de visualización de datos:

- Conocimiento de las bibliotecas y herramientas disponibles para visualizar datos en Spark.

- Aprendizaje sobre cómo utilizar estas bibliotecas para crear gráficos y representaciones visuales de datos.

- Desarrollo de la capacidad para comunicar resultados de análisis de datos de manera efectiva mediante visualizaciones.

Creación de informes y cuadros de mando:

- Adquisición de habilidades para crear informes y cuadros de mando basados en los resultados del análisis de datos en Spark.

- Comprender cómo diseñar y estructurar informes que presenten de manera efectiva la información extraída.

- Aprender a utilizar herramientas de creación de informes y cuadros de mando en el contexto de Spark.

SCORM 5. IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTOS DE BIG DATA CON SCALA

Planificación y diseño de proyectos de Big Data:

- Adquirir conocimientos sobre la planificación de proyectos de Big Data.

- Aprender a diseñar proyectos que cumplan con los objetivos de procesamiento de datos y análisis.

- Comprender cómo definir requisitos y alcance para proyectos de Big Data.

Desarrollo e implementación de soluciones con Scala y Spark:

- Conocimiento de las mejores prácticas y enfoques para el desarrollo de soluciones de Big Data utilizando Scala y Apache Spark.

- Aprender a implementar soluciones prácticas que aborden desafíos de procesamiento de datos.

- Desarrollo de habilidades para utilizar eficazmente Scala y Spark en proyectos reales.

Evaluación de proyectos de Big Data:

- Aprender a evaluar proyectos de Big Data en términos de su eficacia y cumplimiento de objetivos.

- Comprender cómo medir y analizar los resultados de un proyecto de procesamiento de datos.

- Adquirir habilidades de evaluación para mejorar continuamente los proyectos de Big Data.

Estudio de casos reales de procesamiento de Big Data:

- Analizar casos reales de proyectos exitosos y desafíos en el procesamiento de Big Data.

- Comprender cómo se aplican los conocimientos adquiridos en situaciones prácticas.

- Aprender de las experiencias de proyectos anteriores y las soluciones implementadas.