Arquitectura de Big Data 3
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Profundiza en las arquitecturas de Big Data, en ambientes más complejos como clusters. Guía al estudiante en el uso de las herramientas de procesamiento masivo de datos con herramientas como kafka y apache storm. Abarca consultas avanzadas y recomendaciones de desempeño.
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Descripción del curso
Profundiza en las arquitecturas de Big Data, en ambientes más complejos como clusters. Guía al estudiante en el uso de las herramientas de procesamiento masivo de datos con herramientas como kafka y apache storm. Abarca consultas avanzadas y recomendaciones de desempeño.
Contenidos
1- Ecosistema Hadoop
– Instalación de hadoop en un cluster
– Utilización de Hive, HBase, entre otras herramientas del ecosistema
2- Etl Introducción a apache storm
3- Flume y Kafka: ingesta de datos
4- Transoformacionaes con python y scala
5- Sql: instalación de un ambiente de alta disponibilidad, consultas complejas y recomendaciones de rendimiento
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.
Información adicional
Fecha de inicio | Viernes 17 de mayo de 2024 |
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Horario | Viernes – 18:00 a 22:00 |
Profesor | Andrés Labera |
Área de formación | Sistemas de información |
Modalidad | Virtual en vivo |
Duración | 16 horas |
Nivel de complejidad | Avanzado |
Perfil de ingreso | -Conocimientos intermedios de Arquitectura de Big Data |
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