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Programa práctico en Desarrollo Big Data con Apache Spark (30 horas)

Curso

En Madrid ()

780 € IVA exento

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel básico

  • Horas lectivas

    30h

  • Duración

    6 Días

Descripción

El Big data es una de las áreas innovadoras del software y procesamiento de datos y en completo crecimiento desde hace muy pocos años, donde el objetivo es procesar todos los datos con el fin de transformarlos en información y así generar conocimiento.

La gran mayoría de los proyectos de Big Data disponen de un stack tecnológico donde no suelen faltar tecnologías innovadoras tanto en la parte de ingestión, almacenamiento y procesamiento. La tecnología más demandada en los proyectos es Apache Spark, pues casi el 80% de los mismos buscan el ingestar, limpiar, transformar y procesar los datos, y esta herramienta es la más socorrida por todos los equipos Big Data.

Spark es una plataforma de computación de código abierto para análisis y procesos avanzados, que tiene muchas ventajas sobre Hadoop. Desde el principio, Spark fue diseñado para soportar en memoria algoritmos iterativos que se pudiesen desarrollar sin escribir un conjunto de resultados cada vez que se procesaba un dato.

Este curso busca facilitar el inicio y aprendizaje de la herramienta en los dos puntos clave: procesamiento Batch y procesamiento Real Time, así como conceptos básicos e importantes de Spark. Se enseñarán las mejores prácticas que podrás usar en tus desarrollos para procesamiento de grandes volúmenes de datos

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Big Data
  • Apache Spark
  • Real Time
  • Batch
  • Programación
  • Hadoop
  • SQL
  • Kafka
  • Flume
  • Streaming

Profesores

Profesionales  Profesores DevAcademy

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Temario


Descripción del temario del curso:
  1. Breve introducción al Big Data
  2. Introducción a Apache Spark
  3. Procesamiento de datos en Batch
  4. Procesamiento de datos en Real Tim
  5. Casos prácticos

Más información

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Programa práctico en Desarrollo Big Data con Apache Spark (30 horas)

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