Curso gratis IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS

Curso gratis IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS online para trabajadores y empresas

Curso gratis para: Trabajadores y Empresas, consulta próxima convocatoria

Modalidad del curso: A distancia y Online

Duración del curso: 80 Horas

Titulación: Diploma acreditativo con las horas del curso


Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

Si eres trabajador en Régimen General, disfruta del curso gratis online a través de la formación bonificada para empresas.

Nuestros cursos gratis están disponibles en modalidad online o a distancia, consúltanos para informarse de la modalidad del curso gratis para trabajadores de su interés.

OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS

Este CURSO IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS le ofrece una formación especializada en la materia dentro de la Familia Profesional de Informática y comunicaciones. Con este CURSO IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS el alumno será capaz de desenvolverse dentro del Sector y conocer las tecnologías disponibles para realizar estrategias de Big Data para Ingenierías, realizar un desarrollo con Spark y Hadoop y analizar datos con Pig Hive e Impala.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS IFCT165PO BIG DATA PARA INGENIERÍAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN

  1. ¿Qué es Big Data?
  2. Paradigmas de procesamiento en Big Data
  3. Las 8 V de Big Data (Volumen, Volatilidad, Variedad, Valor, Velocidad, Variabilidad, Veracidad, Validez)

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BATCH PROCESSING

  1. MapReduce
  2. - Entorno MapReduce
  3. - Función Map y función Reduce
  4. - Flujo de datos
  5. - Características de MapReduce
  6. - Uso de MarpReduce
  7. - Ventajas e inconvenientes de Map Reduce
  8. - Ejercicios y ejemplos con MapReduce
  9. Hadoop
  10. - Entorno Hadoop
  11. - Almacenamiento: HDFS
  12. - Características de HDFS
  13. Apache Hadoop YARN
  14. - Funciones de Framework computacionales
  15. - YARN: El gestor de recursos del cluster
  16. - Conceptos de Apache Spark
  17. - Ejecución de Computational Frameworks en YARN
  18. - Exploración de las aplicaciones de YARN Applications a través de la Web UIs y de Shell
  19. Agregación de los logs de YARN
  20. - Configuración de Hadoop y registros de Daemon
  21. - Localizar configuraciones y aplicar cambios de configuración
  22. - Gestión de instancias de Role y añadir servicios
  23. - Configuración del servicio HDFS
  24. - Configuración de los logs de Hadoop Daemon
  25. - Configuración del servicio YARN
  26. Obtención de datos en HDFS
  27. - Ingestión de datos desde fuentes de recursos externos con Flume
  28. - Ingestión de datos desde bases de datos relacionales con Sqoop
  29. - REST Interfaces
  30. - Buenas prácticas para la importación de datos
  31. Planificación de un cluster Hadoop
  32. - Consideraciones generales de planificación
  33. - Elección correcta de Hardware
  34. - Opciones de Virtualización
  35. - Consideraciones de red
  36. - Configuración de nodos
  37. Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala
  38. Clientes Hadoop incluidos en Hue
  39. - ¿Qué es un cliente de Hadoop?
  40. - Instalación y configuración de clientes Hadoop
  41. - Instalación y configuración de Hue
  42. - Autorizaciones y autenticación Hue
  43. Configuración avanzada de un cluster
  44. - Parámetros avanzados de configuración
  45. - Configuración de puertos Hadoop
  46. - Configuración de HDFS para la organización en rack
  47. - Configuración de HDFS para obtención de alta disponibilidad
  48. Seguridad Hadoop
  49. - ¿Por qué es importante la seguridad en Hadoop?
  50. - Conceptos del sistema de seguridad de Hadoop
  51. - Qué es Kerberos y cómo funciona
  52. - Securización de un clúster Hadoop Cluster con Kerberos
  53. - Otros conceptos de seguridad
  54. Gestión de recursos
  55. - Configuración de cgroups con Static Service Pools
  56. - El Fair Scheduler
  57. - Configuración de Dynamic Resource Pools
  58. - Configuraciones de CPU y memoria YARN
  59. - Impala Query Scheduling
  60. Mantenimiento de un cluster
  61. - Chequeo del estado de HDFS
  62. - Copia de datos entre clústers
  63. - Añadir y eliminar de nodos en el clúster
  64. - Rebalanceo del Cluster
  65. - Directorio de Snapshots
  66. - Actualización del clúster
  67. Solución de problemas y monitorización de un cluster
  68. - Sistema general de monitorización
  69. - Monitorización de clústers Hadoop
  70. - Solución de problemas habituales en el clúster de Hadoop
  71. - Errores habituales en la configuración

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIENCIA DE DATOS

  1. Data Science
  2. - Que hacen los data scientists, herramientas y procesos que utilizan
  3. - Aplicación de lo aprendido en módulo 2: Uso de Hue
  4. Apache Spark
  5. - Cómo trabaja Apache Spark y que capacidades nos ofrece
  6. - Que formatos de ficheros populares puede usar Spark para almacenar datos
  7. - Que lenguajes de programación puedes utilizar para trabajar con Spark
  8. - Cómo empezar a utilizar PySpark y Sparklyr
  9. - Cómo comparar PySpark y Sparklyr
  10. Machine Learning
  11. - ¿Qué es machine learning?
  12. - Algunos conceptos y términos importantes
  13. - Diferentes tipos de algoritmos
  14. - Librerías que se utilizan
  15. Apache Spark MLlib
  16. - Que capacidades de machine learning nos proporciona MLlib
  17. - Cómo crear, validar y utilizar modelos de machine learning con MLlib
  18. - Ejecución de trabajos Apache Spark
  19. - Cómo un trabajo de Spark se compone de una secuencia de transformaciones seguida de una acción
  20. - Cómo Spark utiliza la ejecución lenta
  21. - Cómo Spark divide los datos entre las particiones
  22. - Cómo ejecuta Spark operaciones limitadas y grandes
  23. - Cómo Spark ejecuta un trabajo en tareas y fases

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DESARROLLO PARA SPARK Y HADOOP

  1. Datasets y Dataframes
  2. Operaciones en Dataframe
  3. Trabajar con Dataframes y Schemas
  4. Crear Dataframes a partir de Data Sources
  5. Guardar DataFrames en Data Sources
  6. DataFrame Schemas
  7. Rapidez y lentitud de ejecución
  8. Análisis de datos con consultas de DataFrame
  9. - Consultar DataFrames con el empleo de expresiones de columna
  10. - Agrupación y agregación de consultas
  11. - Unión de DataFrames
  12. RDD
  13. - Introducción RDD
  14. - RDD Data Sources
  15. - Creando y guardando RDDs
  16. - Operaciones con RDDs
  17. Transformación de datos con RDDs
  18. - Escritura y paso de funciones de transformación
  19. - Ejecuciones de transformación
  20. - Conversión entre RDDs y DataFrames
  21. Agregación de datos con Pair RDDs
  22. - Key-Valué Pair RDDs
  23. - Mal-Reduce
  24. - Otras operaciones Pair RDD
  25. Consulta y vistas de tablas con Spark SQL
  26. - Datasets y DataFrames
  27. - Creación de Datasets
  28. - Ejecución y guardado de Datasets
  29. - Operaciones de Dataset
  30. Creación, configuración y ejecución de aplicaciones Spark
  31. - Creación de una aplicación Spark
  32. - Compilar y ejecutar la aplicación
  33. - Application Deployment Mode
  34. - La interfaz Spark Application Web UI
  35. - Configuración de las propiedades de la aplicación
  36. Procesamiento distribuido
  37. - Apache Spark en un Clúster
  38. - Particiones RDD
  39. - Ejemplo: Particionamiento en consultas
  40. - Etapas y Tareas
  41. - Planificación de tareas de ejecución
  42. Persistencia de datos distribuidos
  43. - Persistencia en Datasets y DataFrames
  44. - Persistencia en niveles de almacenamiento
  45. - Visualización de RDDs persistentes
  46. Patrones comunes al procesar datos con Spark
  47. - Casos comunes de uso de Spark
  48. - Algoritmos de iteración en Apache Spark
  49. - Machine Learning
  50. Spark Streaming: Introducción a DStreams
  51. - Vista general de Spark Streaming
  52. - DStreams
  53. - Desarrollo de aplicaciones en Streaming
  54. Spark Streaming: procesamiento de múltiples lotes
  55. - Operaciones Multi-Batch
  56. - Time Slicing
  57. - Operaciones de estado
  58. - Operaciones Sliding Window
  59. - Vista previa: Streaming estructurado
  60. Apache Spark Streaming: Data Sources
  61. - Vista general de Streaming Data Source
  62. - Apache Flume y Apache Kafka Data Sources
  63. - Ejemplo: uso de un Kafka Direct Data Source

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE DATOS

  1. Introducción a Pig
  2. - ¿Qué es Pig?
  3. - Características de Pig
  4. - Casos de empleo de Pig
  5. - Interacción con Pig
  6. Análisis de datos básico con Pig
  7. - Sintaxis Pig Latin
  8. - Carga de datos
  9. - Tipos simples de datos
  10. - Definición de campos
  11. - Datos de salida
  12. - Vistas y esquemas
  13. - Filtrado y ordenación de datos
  14. - Funciones habituales
  15. Procesado de datos complejos con Pig
  16. - Formatos de almacenamiento
  17. - Tipos de datos complejos y anidados
  18. - Agrupaciones
  19. - Funciones predefinidas para datos complejos
  20. - Iteración de datos agrupados
  21. Operaciones con multiconjuntos de datos con Pig
  22. - Técnicas para combinar conjuntos de datos
  23. - Unión de conjuntos de datos con Pig
  24. - Conjunto de operaciones
  25. - División de conjuntos de datos
  26. Troubleshooting y optimización de Pig
  27. - Troubleshooting en Pig
  28. - Inicio de sesión
  29. - Empleo de UI web Hadoop
  30. - Muestreo de datos y depuración
  31. - Visión general del rendimiento
  32. - Comprensión del plan de ejecución
  33. - Consejos para mejorar el rendimiento de Jobs en Pig
  34. Introducción a Hive e Impala
  35. - ¿Qué es Hive?
  36. - ¿Qué es Impala?
  37. - ¿Por qué utilizar Hive e Impala?
  38. - Schema y almacenamiento de datos
  39. - Comparación entre Hive y bases de datos tradicionales
  40. - Casos de uso
  41. Consultas con Hive e Impala
  42. - Tablas y bases de datos
  43. - Sintaxis básica en consultas Hive e Impala
  44. - Tipos de datos
  45. - Empleo de Hue para ejecutar consultas
  46. - Empleo de Beeline (la Shell de Hive)
  47. - Empleo de la Shell de Impala
  48. Administración de datos
  49. - Almacenamiento de datos
  50. - Creación de bases de datos y tablas
  51. - Carga de datos
  52. - Alteración de bases de datos y tablas
  53. - Simplificación de consultas con vistas
  54. - Almacenamiento de resultados de consultas
  55. Almacenamiento y datos de rendimiento
  56. - Partición de tablas
  57. - Carga de datos en tablas particionadas
  58. - Cuándo utilizar el particionamiento
  59. - Elección de formato de almacenamiento
  60. - Gestión de metadatos
  61. - Control de acceso a datos
  62. Análisis de datos relacional con Hive e Impala
  63. - Unión de conjuntos de datos
  64. - Funciones predefinidas habituales
  65. - Agregaciones y Windowing
  66. Datos complejos con Hive e Impala
  67. - Datos complejos con Hive
  68. - Datos complejos con Impala
  69. Análisis de texto con Hive e Impala
  70. - Empleo de expresiones regulares
  71. - Procesamiento de texto con SerDes en Hive
  72. - Análisis de los sentimientos y N•Grams
  73. Optimización Hive
  74. - Rendimiento de las consultas
  75. - Bucketing
  76. - Indexación de datos
  77. - Hive en Spark
  78. Optimización de Impala
  79. - Ejecución de consultas
  80. - Mejorar el rendimiento de Impala
  81. Extendiendo Hive e Impala
  82. - Customizar SerDes y formatos de fichero en Hive
  83. - Transformación de datos con Scripts personalizados en Hive
  84. - Funciones definidas por el usuario
  85. - Consultas parametrizadas
  86. - Comparación entre MapReduce, Pig, Hive, Impala, y bases de datos relacionales. ¿Cuál elegir?

MATERIAL INCLUIDO EN LA MODALIDAD A DISTANCIA

  • Manual teórico: Big Data para Ingenierías
  • Cuaderno de ejercicios: Big Data para Ingenierías

Contacto

Contacta con un asesor de formación

¿Estás buscando algún curso o máster? Contáctanos para poder asesorarle mejor.

Enviar
Inscripción al curso