Big Data con Apache Hadoop y Apache Spark
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Ya habíamos realizado otro curso con esta escuela. El curso cumple con las expectativas que teníamos, y te ayuda a desarrollar la arquitectura para proyectos de Big Data. Nuestras felicitaciones.
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Muchas gracias por la formación recibida, lo pongo en conocimiento de los responsables. Si tienen más cursos con los que continuar aprendiendo y mejorando las competencias adquiridas no me importaría recibirlo.
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Tienes que conocer más de un lenguaje de programación para poder aprovecharlo todo ya que te muestra diferencias en la parte de Spark de hasta cuatro lenguajes. Tiene mucho material, me ha faltado tiempo para poder hacerlo y uno de los profesores explica mejor que el otro..
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Curso
Online
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Tipología
Curso intensivo
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Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
Online
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Horas lectivas
40h
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Duración
3 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
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Campus online
Sí
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Envío de materiales de aprendizaje
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
Información importante
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
- Entenderás el conjunto de tecnologías que dan soporte a Big Data y el posicionamiento de cada una.
- Conocerás y practicarás con los componentes asociados al ecosistema Hadoop: Hive, HDFS, Pig, etc.
- Usarás Apache Spark y serás capaz de desarrollar programas de análisis de datos con esta tecnología.
- Estarás preparado para participar en un proyecto Big Data real.
Dirigido a programadores, especialistas en el tratamiento masivo de datos, y todos aquellos interesados en conocer estas soluciones del ecosistema Big Data
Para realizar este curso es necesario disponer de experiencia previa en programación en torno a objetos tales como Java, Python, R, o similares.
Una vez hayas finalizado el curso satisfactoriamente, se te hará entrega de un Certificado del Curso emitido por Culture Lab TS S.L. De manera opcional también disponemos de Bolsa de empleo para aquellas personas que lo soliciten.
El curso responde a la creciente demanda de especialistas en esta novedosa tecnología desde un punto de vista versátil y actualizado y con un precio claramente inferior al de sus competencias.
En el momento que solicites información de este curso, te enviaremos un correo explicativo con todas las características y nos pondremos en contacto por teléfono para aclarar todas tus dudas y explicarte el proceso de inscripción.
Opiniones
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Ya habíamos realizado otro curso con esta escuela. El curso cumple con las expectativas que teníamos, y te ayuda a desarrollar la arquitectura para proyectos de Big Data. Nuestras felicitaciones.
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Muchas gracias por la formación recibida, lo pongo en conocimiento de los responsables. Si tienen más cursos con los que continuar aprendiendo y mejorando las competencias adquiridas no me importaría recibirlo.
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Tienes que conocer más de un lenguaje de programación para poder aprovecharlo todo ya que te muestra diferencias en la parte de Spark de hasta cuatro lenguajes. Tiene mucho material, me ha faltado tiempo para poder hacerlo y uno de los profesores explica mejor que el otro..
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Valoración del curso
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Logros de este Centro
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Materias
- Ritmo
- Streaming
- Curriculum
- E-business
- Acciones1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Gobierno
- Data mining
- Eventos
- Exportación
33 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Importación
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Simulación
- SQL
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Administración
- Seguridad de datos
- Apache
33 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Análisis de datos
66 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Hadoop
99 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Big Data
1111 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- MapReduce
77 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- NoSQL
88 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- HDFS
77 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Spark
1010 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Apache Hadoop
1111 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Apache Spark
1010 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
Profesores
Emilio Sarabia
Consultor en BigData con Hadoop y Spark y CEO de Sarcorem
Temario
Tema 1º Introducción a las Tecnologías Big Data: Apache Hadoop y Apache Spark
- Lección 1º Introducción al curso
- Lección 2º ¿Qué es Big Data?
- Lección 3º Tipos de Big Data y fundamentos
- Lección 4º Introducción al ecosistema Hadoop
- Lección 5º Introducción al ecosistema Spark
- Lección 6º Hadoop VS Spark y casos de uso
- Instalación de Software
Tema 2º Apache Hadoop: Core
- Lección 7º Almacenamiento de los datos en Hadoop: HDFS
- Lección 8º Arquitectura y organización de HDFS
- Lección 9º Ejemplo de lectura en HDFS
- Lección 10º Seguridad en HDFS
- Lección 11º Demostración práctica HDFS (Parte 1)
- Lección 12º Demostración práctica HDFS (Parte 2)
- Lección 13º Demostración práctica HDFS (Parte 3)
- Lección 14º Gestión de recursos y tareas con Yarn
- Lección 15º Ejemplo de ejecución de una tarea con Yarn
- Lección 16º Demostración práctica de Yarn (Parte 1)
- Lección 17º Demostración práctica de Yarn (Parte 2)
- Lección 18º Demostración práctica de Yarn (Parte 3)
- Lección 19º Instalación, administración, y monitorización del Cluster con Apache Ambari
- Lección 20º Pasos para la instalación del Cluster con Apache Ambari
- Lección 21º Administración de Apache Ambari
- Lección 22º Demostración práctica con Apache Ambari (Parte 1)
- Lección 23º Demostración práctica con Apache Ambari (Parte 2)
- Lección 24º Demostración práctica con Apache Ambari (Parte 3)
- Lección 25º Seguridad y gobierno de datos con Apache Ragner
- Lección 26º Seguridad y gobierno de datos con Apache Knox, Sentry y Rhino
Tema 3º Ingesta y transformación de datos en Apache Hadoop
- Lección 27º Formato de los datos en Apache Hadoop
- Lección 28º Tipos de formatos, y como escogerlos.
- Lección 29º Formatos de comprensión de los datos
- Lección 30º Importación de los datos con Apache Sqoop
- Lección 31º Herramientas para el uso de Apache Sqoop
- Lección 32º Conectividad, exportación y rendimiento con Apache Sqoop
- Lección 33º Problemas frecuentes y Sqoop Server
- Lección 34º Estructura básica de Apache Flume
- Lección 35º Eventos y fuentes de entrada de Apache Flume
- Lección 36º Fuentes de salida, canales y configuración de Apache Flume
- Lección 37º Ejemplo con Apache Flume
- Lección 38º Introducción a Apache Kafka
- Lección 39º Arquitectura y grupos de consumo de Apache Kafka
- Lección 40º Zookeeper y casos de estudio en Apache Kafka
- Lección 41º Introducción y funcionalidades con Apache Pig
- Lección 42º Análisis con Apache Pig Ground
- Lección 43º Proceso de ejecución con Apache Pig
- Lección 44º Herramientas ETL: Power Center y Kettle
- Ejercicios del Tema 3
- Resolución de ejercicios del Tema 3
- Lección 45º Análisis de MapReduce
- Lección 46º Las fases del MapReduce
- Lección 47º Usos de Imput Format y Mapper
- Lección 48º Reducer y ejecución especulativa en MapReduce
- Lección 49º Proceso de ejecución en MapReduce
- Lección 50º El Teorema CAP
- Lección 51º Bases de datos NoSQL con HBase
- Lección 52º Uso de las tablas y Row Key en HBase
- Lección 53º Acceso, componentes y MasterServer en HBase
- Lección 54º Operaciones con HBase
- Lección 55º Origen y organización de Apache Hive
- Lección 56º Arquitectura de Apache Hive
- Lección 57º Simulación de consulta en Hive
- Lección 58º Origen y características de Cloudera Impala
- Lección 59º Arquitectura de Cloudera Impala y comparativa con Hive
- Lección 60º Origen y características de Apache Drill
- Lección 61º Funcionamiento de Apache Drill
- Lección 62º Fundamentos de Cloudera Impala
- Lección 63º Arquitectura de Cloudera Impala
- Lección 64º Comandos y comparativa Impala VS Hive
- Lección 65º Apache Phoenix
- Lección 66º Apache Strom
- Lección 67º Topografía de Apache Strom
- Ejercicios del Tema 4
- Resolución de ejercicios del Tema 4
- Examen 1º
Tema 5º Apache Spark
- Entorno de Prácticas – Instalación Apache Spark (Parte 1)
- Entorno de Prácticas – Instalación Apache Spark (Parte 2)
- Entorno de Prácticas – Primer Arranque con Hortonworks y Cloudera (Parte 1)
- Entorno de Prácticas – Primer Arranque con Hortonworks y Cloudera (Parte 2)
- Lección 68º Introducción a la arquitectura de Apache Spark
- Lección 69º Tipologías de despliegue en Spark
- Lección 70º Análisis del RDD, gestor de tareas, trasformaciones y persistencia en Spark
- Lección 71º Componentes adicionales: Spark SQL, Datasets, Dataframes y conversión a RDD
- Lección 72º Características y acciones principales de Spark Streaming
- Lección 73º Análisis, usos y ejemplo de Spark Mlib
- Lección 74º Análisis y usos de Spark GraphX y conclusiones
- Lección 75º Demostración práctica de Spark con Scala (1º Parte)
- Lección 76º Demostración práctica de Spark con Scala (2º Parte)
- Lección 77º Demostración práctica de Spark con Scala (3º Parte)
- Lección 78º Demostración práctica con MapReduce (1º Parte)
- Lección 79º Demostración práctica con MapReduce (2º Parte)
- Lección 80º Demostración práctica con FlatMap Scala (1º Parte)
- Lección 81º Demostración práctica con FlatMap Scala (2º Parte)
- Lección 82º Demostración práctica de Spark con Python (1º Parte)
- Lección 83º Demostración práctica de Spark con Python (2º Parte)
- Lección 84º Demostración práctica de Spark con Python (3º Parte)
- Lección 85º Demostración práctica de Spark con R (1º Parte)
- Lección 86º Demostración práctica de Spark con R (2º Parte)
- Lección 87º Demostración práctica de Spark con R (3º Parte)
- Lección 88º Demostración práctica de Spark con R (4º Parte)
- Lección 89º Demostración práctica de Spark con Java (1º Parte)
- Lección 90º Demostración práctica de Spark con Java (2º Parte)
- Lección 91º Operaciones de Spark con Java (1º Parte)
- Lección 92º Operaciones de Spark con Java (2º Parte)
- Lección 93º Introducción y características de Spark SQL
- Lección 94º Monitorización, ejecución, Dataframes, y fuentes de datos en Spark SQL
- Lección 95º Transformaciones y exportaciones con Datasets
- Lección 96º Características de los Datasets y conversión a RDD
- Lección 97º Análisis del Streaming estructurado
- Lección 98º Análisis del Streaming estructurado (2º Parte)
- Lección 99º Demostración práctica con Spark SQL (1º Parte)
- Lección 100º Demostración práctica con Spark SQL (2º Parte)
- Lección 101º Demostración práctica con Spark SQL (3º Parte)
- Lección 102º Demostración práctica con Spark SQL (4º Parte)
- Lección 103º Conceptos básicos de Spark Streaming
- Lección 104º Funciones del Socket Receiver y transformaciones en Spark Streaming
- Lección 105º Operaciones de salida en Spark Streaming
- Lección 106º Transformaciones con Spark Streaming (1º Parte)
- Lección 107º Transformaciones con Spark Streaming (2º Parte)
- Lección 108º Análisis del Checkpointing y persistencia
- Lección 109º Spark MLib, Dataframes y tablas temporales
- Lección 110º Práctica Spark Streaming
- Lección 111º Conclusiones finales
- Ejercicios del Tema 7
- Resolución de ejercicios del Tema 7
- Examen 2º
Información adicional
Este curso consta de 7 temas repartidos durante 40 horas lectivas en donde conoceremos las principales funcionalidades de Apache Hadoop yApache Spark en cuestiones relativas al almacenamiento, intercambio y procesamiento y seguridad de los datos entre otras, a través de numerosas prácticas durante la formación.
Te recordamos que todos nuestros cursos te garantizan:
1º Convocatoria abierta 24/7: Puedes inscribirte cuando consideres, no tenemos fechas límites. Realiza el curso a tu ritmo.
2º Prácticas y exámenes: En todos los cursos tendrás que completar una serie de ejercicios, todos con soluciones en vídeo, y en paralelo, tendrás que superar 2 exámenes tipo test para confirmar tus conocimientos.
3º Certificado de curso: Una vez superada la formación, se te hará entrega de un Certificado del curso emitido por Culture Lab TS S.L.
4º Bolsa activa de Empleo: De forma opcional, si buscas empleo en este sector, puedes incluirte en nuestra Bolsa de empleo y recibir ofertas relativas a tu sector.
5º Bonificable a través de Fundae: En caso de ser empresa o trabajador, este curso se puede bonificar y en caso de contar con los créditos necesarios puedes obtener una rebaja considerable en el precio final. Informate sin compromiso de como establecer la bonificación de tu curso.¿Necesitas un coach de formación?
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Big Data con Apache Hadoop y Apache Spark
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