IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES
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Este CURSO IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y Comunicaciones. Con este CURSO IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES el alumno será capaz de identificar herramientas y tecnologías comunes que se pueden utilizar para crear soluciones de big data, utilizando el marco de programación Hive, así como comprender el marco de programación MapReduce, incluyendo la asignación, la reorganización y ordenación, y la reducción de componentes.
Contenido e-learning de IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES
SCORM 1. INFORMACIÓN GENERAL SOBRE BIG DATA
SCORM 2. INGESTA, TRANSFERENCIA Y COMPRESIÓN DE DATOS
SCORM 3. SOLUCIONES DE ALMACENAMIENTO
SCORM 4. ALMACENAMIENTO Y CONSULTAS DE DATOS EN DYNAMODB
SCORM 5. PROCESAMIENTO DE BIG DATA Y AMAZON KINESIS
SCORM 6. INTRODUCCIÓN A APACHE HADOOPY AMAZON EMR
SCORM 7. USO DE AMAZON ELASTIC MAPREDUCE
SCORM 8. MARCOS DE PROGRAMACIÓN HADOOP
SCORM 9. REGISTROS DEL SERVIDOR DE PROCESAMIENTO CON HIVEEN AMAZON EMR
SCORM 10. PROCESAMIENTO DE DATOS DE QUÍMICA MEDIANTE STREAMING DE HADOOPEN AMAZON EMR
SCORM 11. MEJORA DE LA EXPERIENCIA DE AMAZON EMR CON HUE
SCORM 12. EJECUCIÓN DE SCRIPTS DE PIG CON HUEEN AMAZON EMR
SCORM 13. SPARK EN AMAZON EMR
SCORM 14. CREACIÓN Y CONSULTA INTERACTIVA DE TABLAS CON SPARK Y SPARK SQL EN AMAZON EMR
SCORM 15. ADMINISTRACIÓN DE COSTOS DE AMAZON EMR
SCORM 16. PROTECCIÓN DE LAS IMPLEMENTACIONES DE AMAZON EMR
SCORM 17. ALMACENES DE DATOS Y DATASTORES DE COLUMNAS
SCORM 18. AMAZON REDSHIFT Y BIG DATA
SCORM 19. OPTIMIZACIÓN DEL ENTORNO DE AMAZON REDSHIFT
SCORM 20. PATRONES DE DISEÑO DE BIG DATA
SCORM 21. VISUALIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN DE BIG DATA
SCORM 22. USO DE TIBCO SPOTFIRE PARA VISUALIZAR BIG DATA
Interesados en IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES
Este CURSO IFCT129PO BIG DATA EN AMAZON WEB SERVICES está dirigido a todas aquellas personas de la Familia Profesional de Informática y Comunicaciones que deseen una especialización en dicha materia.
Duración sugerida para este contenido: 24 horas