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Arquitectura Big Data: Diseño de Sistemas Escalables

Especialízate en el diseño y gestión de arquitecturas Big Data robustas. Este programa aborda desde el procesamiento Batch y Streaming hasta sistemas NoSQL y computación en la nube. Aprenderás a implementar soluciones híbridas, gestionar clusters y visualizar datos, adquiriendo las competencias técnicas clave para liderar proyectos de alta complejidad en entornos de datos masivos.

Información del curso

  • Duración165 horas lectivas
  • UbicaciónEspaña
  • EmpresaFEMXA

Requisitos y destinatarios

Requisitos

  • Desempleados/as de la Comunidad de Madrid.

Dirigido a

Profesionales del sector tecnológico y desempleados con perfil técnico.

Qué aprenderás

  • Dominar paradigmas de procesamiento en sistemas Big Data.
  • Diseñar arquitecturas escalables adaptadas a proyectos específicos.
  • Implementar sistemas de procesamiento Batch y Streaming con Spark y Kafka.
  • Gestionar bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra y HBase.
  • Integrar arquitecturas Lambda y Kappa en entornos reales.
  • Desplegar soluciones en la nube con AWS y Google Cloud.
  • Optimizar y monitorizar clusters de datos complejos.
  • Aplicar herramientas de visualización para el análisis de datos.

Temario

Introducción a las Arquitecturas de Datos

Este módulo establece los cimientos del ecosistema Big Data.

1. Procesamiento de Información

  • Batch Processing: Hadoop, Pig, Hive y Spark Core.
  • Streaming Processing: Fundamentos, Spark Streaming, Kafka y Apache Pulsar.

2. Ecosistema NoSQL

Exploración de bases de datos especializadas para gran escala:

  1. Orientadas a documentos: MongoDB.
  2. Wide-column: Hbase, Cassandra.
  3. Grafos: Neo4J.
  4. Clave-valor: Redis, Berkeley DB.

3. Arquitecturas Avanzadas e Híbridas

Diseño de infraestructuras complejas para el procesamiento moderno:

  • Arquitecturas Lambda y Kappa: Patrones de referencia.
  • Stack Elastic: Integración de ElasticSearch, Logstash y Kibana.
  • Consultas interactivas: Lucene y Solr.

4. Cloud y Administración de Sistemas

  • Cloud Computing: Implementación práctica en AWS y Google Cloud.
  • Administración: Gestión de clusters (Cloudera, Hortonworks) y monitorización.
  • Seguridad: Implementación de Apache Knox, Ranger y Sentry para protección de datos.

5. Visualización y Presentación de Datos

Conversión de datos complejos en conocimiento accionable:

  • Herramientas: Tableau y CartoDB.
  • Librerías de desarrollo: D3.js, Leaflet y Cytoscape.

Este programa está diseñado bajo una metodología 100% online, permitiendo una inmersión técnica profunda en cada tecnología, asegurando que el estudiante comprenda no solo el funcionamiento, sino la estrategia detrás de cada elección arquitectónica en el mundo real.

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