Especialista HADOOP-SPARK. Arquitecto BigData AWS - Telepresencial
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No suelo escribir reseñas, pero me encuentro tan maravillado que no puedo dejar pasar por alto recomendar realizar formación en éste centro, te tratan muy bien, te brindan atención personalizada, te llaman, te motivan, resuelven tus dudas, te hacen partícipe de cosas a cambiar o mejorar, lo mejor de todo es que apenas y culminas el curso y ya ves los resultados de todo lo que se aprende, si quiero seguir formandome volvería a realizar otro curso aquí sin pensarmelo.
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Excelente, el curso muy extraordinario. Calidad en la formación, ya que supera mis expectativas. Hay flexibilidad con los horarios y la disponibilidad del equipo de trabajo facilita el aprendizaje. Es un centro muy profesional y serio, con un equipo humano de calidad.
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Curso
Semipresencial Madrid
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Semipresencial
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Lugar
Madrid
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Duración
5 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
Este curso está desarrollado de un modo totalmente práctico con la intención de afianzar las habilidades adquiridas en cada clase y afrontar el examen de certificación oficial de Cloudera. Además, dispondrás de acceso total a todo el contenido durante 3 años, para que puedas repasar y practicar cuanto necesites en cualquiera de las modalidades, ya sea tele-presencial u online.
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
Al finalizar este curso podrás trabajar como Big Data Architect, comprenderás todo el funcionamiento del BigData desde su base en los entornos Hadoop, el procesamiento de datos con Spark y su almacenamiento y estructuración en Amazon AWS. Conocerás sus usos en la inteligencia artificial y machine learning.
Conocimientos previos de Sistemas. Existen programas específicos para las personas que parten de cero.
Una vez finalizado el curso obtendrás la certificación:
CCA 159 Data Analyst
CCA 175 Spark and Hadoop Developer
CLF-C01
AWS Certified Cloud Practitioner
Salidas laborales
Los arquitectos de Big Data son unos de los perfiles profesionales más demandados del sector IT. Les espera un futuro muy prometedor y representa una de las profesiones mejor pagadas del momento.
La arquitectura de Big Data consiste en tratar y analizar grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados de manera convencional, al superar las capacidades de otras herramientas de software utilizadas convencionalmente para el almacenamiento, gestión y procesamiento de datos.
Opiniones
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Mohamed Akil el Baaza
Jorge Fernandez Menedez
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 11 años en Emagister.
Materias
- Distributed Data Persistence
- Toma de decisiones
- Distributed Processing
- Writing
- Configuring
- Apache Spark Basics
- Complex Data
- Analyzing Text
- Data Management
- Arquitecto
Profesores
Equipo Docente
Profesor
Temario
Formación Técnica
Formación técnicaTendencias actual en Big Data.Entorno virtual Cloudera.
Primeras operaciones con Cloudera.
Lenguajes Hive e Impala
Paas, Iaas, Saas
AWS.
Formación Específica
Introducción a Big DataBig Data como motor de evolución.Soluciones Big Data.
Big Data operacional.
Big Data analítico.
Bases de datos NoSQL.
Modelos de programación para Big Data.Big Data con MongoDBIntroducción a MongoDB.
Organización de los datos.
Manejo básico de datos.Agregación de datos
Métodos básicos de agregación.
MapReduce.
Aggregation Framework.
Modelado de datos.
Replicación de los datos.
Distribución de los datos.Big Data con HadoopIntroducción a Hadoop.
Componentes.
Sistema de ficheros distribuido.
MapReduce.
Historia de Hadoop.
Ecosistema Hadoop.Desarrollo con HadoopConfiguración del entorno.
Creación y ejecución de trabajos.
Opciones de ejecución.
Interfaz para múltiples lenguajes.Ecosistema Hadoop
Interfaces de consulta de alto nivel.
Programación basada en tuberías.
Bases de datos.
Otros proyectos.
Apache Hadoop Fundamentals.
Introduction to Apache Pig.
Querying with Apache Hive and Impala.
Common Operators and Built-In Functions.
Data Management.
Data Storage and Performance.
Working with Multiple Datasets.
Analytic Functions and Windowing.
Complex Data.
Analyzing Text.
Apache Hive Optimization.
Apache Impala Optimization.
Extending Apache Hive and Impala.
Choosing the Best Tool for the Job.
Apache Hadoop File Storage.
Distributed Processing on an Apache Hadoop Cluster.
Apache Spark Basics.
Working with DataFrames and Schemas.
Analyzing Data with DataFrame Queries.
RDD Overview.
Transforming Data with RDDs.
Aggregating Data with Pair RDDs.
Querying Tables and Views with Apache Spark SQL.
Working with Datasets in Scala.
Writing, Configuring, and Running Apache Spark Applications.
Distributed Processing.
Distributed Data Persistence.
Common Patterns in Apache Spark Data Processing.
Apache Spark Streaming: Introduction to DStreams.
Apache Spark Streaming: Processing Multiple Batches.
Apache Spark Streaming: Data Source.Seguridad
Definir el modelo de Responsabilidad Compartida de AWS.
Definición de la página de conceptos de seguridad y cumplimiento en la nube de AWS.
Identificar las capacidades de gestión de acceso de AWS.
Identificar recursos para soporte de seguridad.
Definir la nube de AWS y su propuesta de valor.
Identificar aspectos de la economía de la nube de AWS
Enumerar los diferentes principios de diseño de la arquitectura de la nube.
Definir métodos de implementación y operación en la nube de AWS
Definir la infraestructura global de AWS
Identificar los servicios centrales de AWS
Identificar recursos para soporte tecnológico.
Reconocer las diversas estructuras de cuentas en relación con la facturación y los precios de AWS.
Identificar recursos disponibles para soporte de facturación.
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