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Curso Profesional certificado en gestión de Big Data + Certificación GRATIS

$149.00

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Incluye:

  • Acceso a curso online
    • Acceso al curso por 180 días naturales.
    • Más de 4 hrs. de video clases que te enseñan cómo implementar Big Data exitosamente.
    • Ejercicios, materiales y/o guías de soporte descargables.
    • Asesoría a través de correo electrónico con coaches expertos que te ayudaran a resolver dudas relacionadas a los temas del curso.
    • Diploma con valor curricular

 

  • Examen de certificación internacional en español/inglés como Big Data Professional Certificate BDPC
    • Acceso por 60 días naturales.
    • 2 oportunidades para presentar y acreditar.
    • Guías de estudio y preguntas de apoyo descargables.
    • Soporte técnico a través de correo electrónico y/o WhatsApp.
    • Esta certificación tiene vigencia vitalicia (no hay que renovarla)

¿Qué aprenderás?

  • Aprenderás a identificar y aplicar las principales tecnologías para la construcción de un ecosistema de Big Data.
  • Conocerás más de 10 sistemas y aplicaciones (Open Source) para construir tu arquitectura de Big Data.
  • Aprenderás a gestionar las diferentes capas de una arquitectura Big Data.

 

Habilidades para desarrollar durante el curso:

  • Capacidad de análisis
  • Resolución de conflicto
  • Estructuración de sistemas de gestión de datos
  • Comunicación entre el equipo técnico y operativo
  • Visión del negocio en datos

 

Actitudes para desarrollar durante el curso:

  • Iniciativa
  • Liderazgo
  • Pensamiento analítico
  • Gestión
  • Planeación
  • Análisis de datos
  • Adaptabilidad.

 

Público objetivo:

  • Directores, Gerentes y/o Líderes de proyectos de gestión y administración de datos
  • Ingenieros de software y programadores que quieran conocer las principales tecnologías Big Data
  • Analistas y administradores de bases de datos que quieran entender la diferencia entre las tecnologías Big Data y las tecnologías tradicionales
  • Profesionales involucrados en la creación de una cultura y arquitecturas Big Data

 

Requisitos previos:

  • Apertura al conocimiento
  • Compromiso con el aprendizaje
  • Información previa al curso
    • Información previa al curso

 

  • Módulo 1: Introducción
    • Bienvenida al curso
    • Conoce a tu coach

 

  • Módulo 2: Integridad del Big Data
    • Introducción al módulo
    • ¿Qué es el Big Data?
    • Contexto del Big Data
    • Alcances del Big Data
    • Gestión del Big Data
    • Ecosistema del Big Data
    • Desafíos del Big Data
    • Tecnologías en Big Data
    • Aplicaciones de Big Data
    • Documentos

 

  • Módulo 3: Fuentes y aplicaciones de Big Data
    • Introducción al módulo
    • Tipos de comunicación
    • Aplicaciones comerciales de Big Data
    • Prácticas Módulo 1 a 3
    • Prácticas Módulo 1 al 3
    • Documentos

 

  • Módulo 4: Arquitecturas de Big Data
    • Introducción al módulo
    • Arquitectura IBM Watson
    • Arquitectura de Netflix
    • Arquitectura Google query
    • Arquitectura de empresa meteorológica
    • Arquitectura de LinkedIn
    • Arquitectura de Ticket master

 

  • Módulo 5: Computación distribuida utilizando Hadoop
    • Introducción al módulo
    • Hadoop y mapreduce definidos
    • Arquitectura maestro-esclavo
    • Arquitectura de lectura y escritura
    • Características de HDFS
    • YARN
    • Prácticas Módulo 4 y 5
    • Prácticas Módulo 4 y 5
    • Documentos

 

  • Módulo 6: Procesamiento paralelo con MapReduce
    • Introducción al módulo
    • Arquitectura de Mapreduce
    • Bases de datos Clave Valor
    • Secuencia y aplicación de Mapreduce
    • PIG vs HIVE

 

  • Módulo 7: Bases de datos NoSQL
    • Introducción al módulo
    • Bases de datos SQL
    • Beneficios de bases de datos SQL
    • Ventajas y desventajas de bases de datos SQL
    • Bases de datos NoSQL
    • Beneficios de datos NoSQL
    • Ventajas y desventajas de bases de datos NoSQL
    • Tipos de bases NoSQL
    • Proceso Cassandra
    • Lenguajes de acceso a NoSQL Hive
    • Prácticas Módulo 6 y 7
    • Documentos

 

  • Módulo 8: Procesamiento Stream con Spark
    • Introducción al módulo
    • Computación definida en stream
    • Conceptos de streaming
    • Aplicaciones de streaming
    • Apache spark para streaming
    • Arquitectura spark

 

  • Módulo 9: Nueva ingestión de datos
    • Introducción al módulo
    • Sistema de ingestión de datos
    • Sistema Kafka
    • Mecanismos y tópicos Kafka

 

  • Módulo 10: Computación en la nube
    • Introducción al módulo
    • Computación en la nube
    • Rangos y propiedades

 

  • Módulo 11: Análisis Web
    • Introducción al módulo
    • Ejemplo de análisis web

 

  • Módulo 12: Cierre del curso
    • Cierre del curso
    • Encuesta de satisfacción
    • Evaluación final

Ernesto Gómez Cruz

Ingeniero Industrial y Master Black Belt en Six Sigma, Ernesto Gómez es coach, mentor, consultor y conferencista, especialista en mejora continua empresarial y calidad, con más de 8 años de experiencia implementando y desarrollando programas y proyectos de mejora continua y de procesos empresariales en el sector de manufactura (Automotriz, alimenticia, farmacéutica, Metal Mecánica, Plástico, Química entre otras) y de servicios (Certificación, Capacitación, logística, financieras, entre otras), desde PYMES hasta empresas de nivel internacional.

Certificación a obtener

  • Big Data Professional Certificate BDPC

 

Casa certificadora que emite la certificación

  • CERTIPROF. Miembro de la ANSI (American National Standards Institute) acreditado por BBB (Better Business Bureau) y siendo miembro corporativo de Agile Alliance.

 

Requisitos previos para obtener la certificación:

  • Actualmente esta certificación no tiene requisitos previos formales para poder presentarla.

 

Examen de certificación:

  • Tipo: Opción múltiple
  • Número de Preguntas: 40
  • Idioma: Inglés/ Español/Portugués
  • Puntuación de aprobación: 24/40 ó 60%
  • Duración: 60 minutos máximo.
  • Libro abierto: No
  • Entrega: Este examen está disponible en línea/vía remota.
  • Esta certificación tiene vigencia vitalicia (no hay que renovarla)

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