Curso. Big Data: Conceptos, metodología y técnicas.

El curso, propone establecer las bases conceptuales, metodológicas y técnicas para que una organización pueda manejar de manera apropiada la información caracterizada por la presencia de grandes volúmenes de datos en formato variable y la necesidad de integrar información de naturaleza y origen diverso de manera útil tanto para usuario final como para la toma efectiva de decisiones

¿A quién está dirigido?

Arquitectos de Sistemas, Analistas de datos o Profesionales de áreas afines que ocupen puestos estratégicos en lo que se requiera de la toma de decisiones basadas en grandes volúmenes de datos y en análisis complejos de esta.

¿Qué competencias desarrollarás?
  • Conoce y aplica los fundamentos teóricos y aspectos tecnológicos asociados a los Grandes volúmenes de datos.
  • Analiza las áreas y problemas susceptibles de ser solucionados mediante las soluciones de Big Data.
  • Comprende la arquitectura y componentes de Big Data.
  • Conoce, describe, analiza y aplica los fundamentos metodológicos para el desarrollo e implementación de Soluciones de Big Data.
  • Analiza problemas y desarrollar experiencias prácticas en SparkSQL.
¿Cuál es el Contenido?

Tema 1: Conceptos básicos de Big Data.

  • Perspectiva Histórica, el origen de Big data.
  • Datificación y fuentes de datos.
  • Definición de Big Data y las Vs de Big Data.
  • Comparación entre Big Data, Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos.
  • Roles en Big Data.
  • Retos actuales.

Tema 2: Arquitectura de Big Data.

  • Modelo de arquitectura.
  • El ciclo del dato en Big Data, metodologías de Big Data.
  • Lago de datos y océanos de datos.
  • Almacenamiento y procesamiento distribuido.
  • Gobernabilidad de los datos.

Tema 3: Sistemas distribuidos.

  • Escalabilidad, Arquitecturas.
  • Fragmentación y replicación.
  • Hadoop: HDFS, Map-reduce, Yarn.
  • Ecosistemas y distribuciones.
  • Cloud Computing.

Tema 4: Introducción a las Bases de datos NoSQL.

  • Origen y características.
  • Ventajas y desventajas.
  • Teorema de CAP y propiedades BASE.
  • Modelos de datos.
  • Taxonomía.

Tema 5: Introducción a SparkSQL.

  • Que es Spark.
  • El núcleo de Spark.
  • SparkSQL.
  • Databrick.
  • Ejercicio práctico.

Tema 6: Introducción al análisis de datos.

  • Tipos de análisis y aplicaciones.
  • Herramientas para análisis y visualización de datos.
  • Aplicaciones de Big Data, casos de éxito.
¿Quiénes son los profesores?

Mercy Ospina.

Formación académica:

  • Maestría en Ciencias de la Computación 2014. (Universidad Central de Venezuela).
  • Tesis: Marco de Referencia para la Implementación de Archivos Web. (Universidad Central de Venezuela).
  • Licenciada en Computación 2008. (Universidad Central de Venezuela).
  • TEG: Implementación de un Sitio Web para la Escuela de Computación. (Universidad Central de Venezuela).

Fecha

Inicio

26 de noviembre.

Culminación

28 de enero.

Duración

24 horas académicas | Presencial en sede Caracas.

Horarios

Días

Sábados.

Horario

9:00 a.m. a 12:30 p.m.

Precios

$190 o el equivalente en BS a la tasa de cambio oficial del BCV (vigente a la fecha de pago).

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