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Bases de datos -BBDD-

IFCT0118 BIG DATA PARA INGENIERÍAS

El scorm IFCT0118 BIG DATA PARA INGENIERÍAS te ofrece la oportunidad de sumergirte en el fascinante mundo del Big Data, un campo en constante crecimiento y con una demanda laboral que no deja de aumentar.

  • Duración100 h
  • Unidades7
  • Campos3
  • FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

El scorm IFCT0118 BIG DATA PARA INGENIERÍAS te ofrece la oportunidad de sumergirte en el fascinante mundo del Big Data, un campo en constante crecimiento y con una demanda laboral que no deja de aumentar. Las empresas buscan cada vez más profesionales capaces de manejar grandes volúmenes de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Al participar en este scorm, desarrollarás habilidades esenciales en el análisis y gestión de datos masivos, lo que te permitirá destacar en un mercado competitivo. Este programa te capacitará para identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas en conjuntos de datos complejos, lo que es crucial para la innovación y el desarrollo en diversas áreas de la ingeniería. Si deseas estar a la vanguardia tecnológica y potenciar tu carrera profesional, esta formación es ideal para ti.

A quién va dirigido

El scorm IFCT0118 BIG DATA PARA INGENIERÍAS está dirigido a ingenieros, analistas de datos y profesionales del sector tecnológico que deseen profundizar en el análisis de grandes volúmenes de datos. Ideal para quienes buscan actualizarse en técnicas de procesamiento, almacenamiento y visualización de datos en proyectos de ingeniería.

Temario

7 unidades didácticas · 100 horas

Campo 1Fundamentos de big data y procesamiento de datos3 unidades
SCORM 1

Conocimiento de los fundamentos de big data

  • Definición y conceptos básicos de Big Data.
  • Características de Big Data (las 8 Vs).
  • Principales paradigmas de procesamiento en Big Data.
  • Introducción a los sistemas de almacenamiento distribuido.
SCORM 2

Procesamiento de datos

  • Introducción a Hadoop y el sistema de archivos HDFS
  • Funcionamiento de MapReduce en Hadoop
  • Gestión de recursos con YARN
  • Ingestión de datos con Apache Flume y Sqoop
  • Configuración de seguridad en Hadoop con Kerberos
SCORM 3

Conocimiento de procesos y herramientas que favorecen la eficiencia energética en el trabajo con grandes volúmenes de datos.

  • Conocimiento de Procesos y Herramientas que Favorecen la Eficiencia Energética en el Trabajo con Grandes Volúmenes de Datos
Campo 2Procesamiento avanzado, ciencia de datos y aprendizaje automático2 unidades
SCORM 1

Procesamiento avanzado con spark

  • Conceptos básicos y ventajas de Spark.
  • Uso de DataFrames y Spark SQL para análisis de datos.
  • Operaciones con DataFrames y optimización de consultas.
  • Operaciones con Resilient Distributed Datasets (RDDs).
  • Ejecución de aplicaciones en Spark y manejo de clusters.
SCORM 2

Uso de la ciencia de datos y machine learning

  • Introducción a Spark MLlib y algoritmos básicos de machine learning.
  • Modelado, evaluación y validación de modelos de datos.
  • Librerías y funciones de MLlib para procesamiento de datos.
  • Implementación de pipelines de machine learning.
Campo 3Análisis y procesamiento en tiempo real2 unidades
SCORM 1

Análisis y almacenamiento de datos

  • Introducción a Hive e Impala para consultas SQL en Hadoop.
  • Creación y gestión de tablas y bases de datos.
  • Consultas avanzadas con HiveQL y optimización de Impala.
  • Análisis de datos complejos con Hive y consultas de Impala.
SCORM 2

Procesamiento en tiempo real

  • Fundamentos de Spark Streaming y fuentes de datos en tiempo real.
  • Configuración y ejecución de flujos de datos en Spark.
  • Integración con Apache Kafka para ingestión de datos en tiempo real.
  • Análisis en streaming y actualización en tiempo real.

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