Teleformaci贸n
Objetivos:
Conocer en profundidad los diferentes paradigmas de procesamiento en sistemas Big Data y dominar las principales tecnolog铆as y su utilizaci贸n para el dise帽o de arquitecturas escalables adaptadas a cada proyecto.
Contenidos:
1. Batch processing.
1.1. Hadoop.
1.2. Pig.
1.3. Hive.
1.4. Sqoop.
1.5. Flume.
1.6. Spark Core.
1.7. Spark 2.0.
2. Streaming processing.
2.1. Fundamentos de Streaming Processing.
2.2. Spark Streaming.
2.3. Kafka.
2.4. Pulsar y Apache Apex.
2.5. Implementaci贸n de un sistema real-time.
3. Sistemas NOSQL.
3.1. Hbase.
3.2. Cassandra.
3.3. MongoDB.
3.4. Neo4J.
3.5. Redis.
3.6. Berkeley DB.
4. Interactive query.
4.1. Lucene + Solr.
5. Sistemas de computaci贸n h铆bridos.
5.1. Arquitectura Lambda.
5.2. Arquitectura Kappa.
5.3. Apache Flink e implementaciones pr谩cticas.
5.4. Druid.
5.5. ElasticSearch.
5.6. Logstash.
5.7. Kibana.
6. Cloud computing.
6.1. Amazon Web Services.
6.2. Google Cloud Platform.
7. Administraci贸n de sistemas big.
7.1. Administraci贸n e Instalaci贸n de clusters: Cloudera y Hortonworks.
7.2. Optimizaci贸n y monitorizaci贸n de servicios.
7.3. Seguridad: Apache Knox, Ranger y Sentry.
8. Visualizaci贸n de datos.
8.1. Herramientas de visualizaci贸n: Tableau y CartoDB.
8.2. Librer铆as de Visualizaci贸n: D3, Leaflet, Cytoscape.
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