La arquitectura de big data es un conjunto de tecnologías, procesos y recursos que se utilizan para gestionar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos que superan las capacidades de las bases de datos tradicionales. Esto permite a las organizaciones extraer valor de los datos, identificando patrones, tendencias y conocimientos que pueden ser utilizados para tomar decisiones más informadas y mejorar sus procesos de negocio.

Las principales temáticas por abordar son Big Data en Microsoft Azure, canalizaciones de ingesta de datos, almacenes de datos analíticos, soluciones de plataforma como servicio (PaaS), análisis e integración de datos con Azure.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 3 en el área de Ingeniería de Datos (DENG), de manera que implementen canales y almacenes de datos para adquirir y preparar los datos, apliquen estándares y herramientas de ingeniería de datos para extraer, transformar y cargar datos y planteen soluciones de datos basadas en la nube.

Contenidos

Tema 1. Arquitectura de Big Data
-Almacenamiento.
-Big Data sobre la plataforma de Microsoft Azure.

Tema 2: Procesos de Big Data
-Canalizaciones de ingesta de datos.
-Almacenes de datos analíticos.
-Soluciones de plataforma como servicio (PaaS), bases de datos relacionales y no relacionales.

Tema 3: Análisis de datos en Azure
-Azure HDInsight.
-Azure SQL.
-Progrest.
-Azure Synapse Analytics.

Tema 4: Integración del análisis de datos en Azure
-Azure Synapse Analytics.
-Data Lake.
-Power Platform.
-Microsoft Fabri.

Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.