Especialista en Big Data con Apache Hadoop

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Duración

    5 Semanas

  • Inicio

    Febrero

<div id="temario" class="col-md-8 text-justify">
<div class="listing-desc"><p>Big Data es el término que se utiliza para describir los grandes volúmenes de datos que componen Internet y la posibilidad de obtener información sobre ellos.</p>
<p>La información en Internet está formada por datos estructurados, y por desestructurados, que en cantidad superan tres veces a los primeros y que provienen mayormente de las herramientas de redes sociales.</p>
<p>Actualmente en menos de un minuto: se generan cerca de 100.000 tweets, se descargan 25.000 aplicaciones, 300.000 personas se loguean a Facebook y se ven 1,5 millones de videos en YouTube.</p>
<p>Se estima que en 2014 cada día fueron creados cerca de 3 trillones de bytes de datos y se espera que para el año 2020 haya 35 zettabytes de información.</p>
<p>La disciplina dedicada a los datos masivos y que se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos es Big Data. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estas cantidades de datos se centran en la captura, el almacenamiento, búsqueda, distribución (compartir), análisis y visualización de los datos.</p>
<p>Dentro de las herramientas para trabajar con Big Data Apache Software Foundation creó Hadoop.</p>
<p>Haddop es un marco de trabajo de software basado en Java y que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia de software libre – freeware. Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos.</p>
<p>La formación de Especialista en Big Data tiene como objetivo familiarizar a los participantes con el uso de las técnicas y herramientas más difundidas de Hadoop.</p>
<p>Se espera que los participantes incorporen criterios para saber cuándo emplear y cuando no emplear las técnicas y herramientas de Big...

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Online

Inicio

FebreroMatrícula abierta

A tener en cuenta

Objetivo especifico</h2>
<p>Unidad 1:</p>
<ul>
<li>Que los participantes conozcan las razones que llevan al desarrollo de las técnicas de Big Data y puedan distinguir con claridad Big Data.</li>
<li>Que los participantes comprendan las diferentes herramientas que conforman el ecosistema de Apache Hadoop y el lugar que ocupan en el mismo.</li>
</ul>
<p><br>
</p>
<p>Unidad&nbsp; 2: &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>
<ul>
<li> Que los participantes desarrollen un criterio propio para saber cuándo aplicar herramientas de Big Data y cuando no.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</li>
<li> Que los participantes tengan como referencia aplicaciones útiles ya establecidas de las herramientas de Big Data para guiar su accionar.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</li>
</ul>
<ol>
<li>Unidad 3:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</li>
</ol>
<ul>
<li>Que los participantes puedan elegir apropiadamente la distribución de Apache Hadoop que mejor se adapta a su problemática.</li>
<li>Que los participantes puedan configurar adecuadamente los recursos de Apache Hadoop que van a utilizar.&nbsp;&nbsp;<br>
Que los participantes conozcan el impacto de los principales parámetros de configuración en el comportamiento futuro de las herramientas Apache Hadoop</li>
</ul>
<p><br>
</p>
<p>Unidad 4: HDFS y MAP REDUCE</p>
<ul>
<li>Que los participantes utilicen las herramientas de HDFS para manipulación de archivos.</li>
<li>Que los participantes entiendan la arquitectura de HDFS y desde esa comprensión valoren el impacto de los comandos de manipulación de archivos.&nbsp;</li>
...

Requisitos previos</h2>
<p>Los alumnos se beneficiarán de conocimientos básicos de estadística, de nociones de manejo de bases de datos SQL y de programación estructurada.&nbsp; Carecer de toda esta información hará difícil aunque no imposible seguir ágilmente el curso.</p>
<p>Se incluirán materiales complementarios y se responderán las preguntas individuales necesarias para asegurar el éxito de todos los participantes.</p>
<p align="left"><br>
</p>

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Opiniones

Materias

  • Data mining
  • Administración
  • Apache
  • Emergencias
  • Redes sociales

Temario

Dirección y cuerpo docente</h2> <p><strong><em>Coordinador:</em></strong></p> <h3><strong>Ulises Martins (PMP®: ITIL V3 Certified)&nbsp;</strong></h3> <p>Ulises Martins es Ingeniero en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Posee un Postgrado en Ingeniería en Calidad (UTN), un Postgrado en Gestión Tecnológica (Universidad Austral) y las certificaciones Project Management Professional, Agile Certified Practitioner, Certified ScrumMaster e ITIL Foundation. Habiendo comenzado su carrera en 1996, trabajó en diversas posiciones (soporte, desarrollo, testing, integración, arquitectura y gestión de proyectos) en distintas organizaciones multinacionales. </p> <p>Su experiencia laboral comprende más de 20 años trabajando en proyectos de IT en compañías como Accenture, Telefónica de Argentina, Banco Santander, IBM, Capgemini, Banco Galicia, Banco de Córdoba y SAP. </p> <p>De los distintos desafíos en los que trabajó se destacan el liderazgo de un equipo de más de 70 personas (SW Factory), Proyectos complejos distribuidos en Latinoamérica, Servicios de infraestructura para todas las sucursales y casas centrales de Banco Santander en Argentina, Proyectos de outsourcing para España y la Migración de Datos del sistema CORE Banking de Banco Galicia a SAP Banking Services (2M de Cuentas y 102M de movimientos). </p> <p>A nivel académico dirige el Posgrado de Gestión de Proyectos en la Universidad Tecnológica Nacional y es el creador y coordinador de diversos cursos a distancia, eLearning. </p> <p>Actualmente se desempeña como Gerente de Programas para Latinoamérica en Kimberly-Clark. </p> <p><strong><em>Profesor-tutor:</em></strong><br> </p> <p>Lic. Ignacio Urteaga<br> </p> <p>Completó la Licenciatura en Física en la UBA y trabajó en ese campo como investigador por cuatro años. Paulatinamente se fue reorientando a sistemas con foco en desarrollo de aplicaciones e inteligencia artificial.</p> <p>Trabajó durante 8 años Emergencias SA en diferentes posiciones gerenciales participando de varios proyectos de desarrollo de software y de consultoría. Desarrollo un proceso de auto - aprendizaje supervisado para el sistema experto de clasificación telefónica de Emergencias Médicas. Este logro obtuvo un premio en EUNITE 2001 y fue objeto de un proceso de transferencia de "Know How" hacia SEMSA SA (gestor del sistema de emergencias de la Comunidad Autónoma de Catalunya)</p> <p>Tras cumplir dos años como Gerente de Proyectos en una consultora especializada en la gestión de la tecnología en el ámbito público se independizó como consultor cubriendo temáticas de gestión de proyectos, gestión de la tecnología, emergencias públicas y análisis y gestión de proyectos.</p> <p>En la actualidad se desempeña como Director de Business Intelligence en Hadasoft SA,es profesor adjunto en el MBA en Dirección de Sistemas de Información de la Universidad del Salvador y en el Postgrado en Gestión de Proyectos de la UTN además de la diplomatura en BI en la misma casa.</p> <p><strong><em>Profesores-tutores asociados:</em></strong></p> <p><strong><em>Alan Ini:</em></strong></p> <p>Es actuario en administración con experiencia en diseño y ejecución de la estrategia para la venta de seguros en el mercado brasileño, control estadístico del rendimiento del Call Center, detección de desvíos y rastreo de las causas operativas de los mismos, administración de los datos para las campañas de LATAM, modelado del rendimiento de las campañas según la asignación de los datos y aluación económica de los datos<br> </p> <p>Además realizó consultoría actuarial para la estimación de las reservas de riesgos en curso e IBNR para Provincia Seguros y Coface,&nbsp; cálculo de tarifas ART para Sancor, QBE, CNA y Liberty, desarrollo de curso de capacitación orientado a la actividad Reaseguradora para INWORX.</p> <p>Fué Ayudante de la materia Administración Financiera, UBA (2008-2009) en la cátedra Heriberto Fernández. Profesor Sergio Olivo.</p> <p>Ha completado la Diplomatura en Big Data, ITBA (2014)<br> </p> <p><strong><em>Alejandro Carlos Renato</em></strong></p> <p>Se ha especializado en las áreas de Voice Mining y Text Mining en Call Centers y redes sociales. En los últimos años ha trabajado en la Consultora Maysa en Text Mining y Data Mining, impartiendo cursos de formación en programación y Data Mining en el Instituto SAS de Argentina.</p> <p>Es profesor de la Maestría de Data Mining de la Universidad Austral en la materia Análisis Inteligente de Datos. Además es profesor en la Facultad de Medicina, Universidad de Buenos Aires y de la Universidad San Martín.</p> <p>Entre los años 2003-2009 se radicó en Brasil donde participó de proyectos de investigación en el área de reconocimiento automático de habla. Su doctorado se enfoca en el reconocimiento de patrones por medio de redes neuronales en el habla.</p> <p><br> </p> <p><strong><em>Judith Donayo</em></strong></p> <p>Es Licenciada en Ciencias de la Computación de la UBA. Ha trabajado en desarrollos de Inteligencia Artificial en Emergencias SA y se especializa también en el área de visión Robótica para lo que participa como Jefe de Trabajos Prácticos e investigadora en la Facultad de Ingeniería de la UBA.</p> <p>Actualmente se desempeña como profesora en la Diplomatura de BI de la UTN y es responsable de administración y operación de Bases de Datos en Camardir SA.</p> <p>&nbsp;</p>

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