Curso Big Data

BIG DATA

Curso para Diseño de Arquitectura de soluciones basadas en el ecosistema de Big Data

Todo lo que necesitas saber

Curso de BIG DATA

El curso de “Arquitectura Big Data” le dará al participante los conocimientos para identificar los problemas y definir las características de las soluciones que involucran el manejo de datos, desde la parte arquitectónica hasta las tecnologías involucradas dependiendo del problema a solucionar; que aprenda a considerar aspectos de aplicaciones distribuidas con un alto nivel de carga, incluyendo el tipo de transferencia de datos, formatos de compresión, latencia y cómo economizar en la nube de AWS

Explorando al mismo tiempo las arquitecturas de almacenamiento seguro para grandes cantidades de datos y posteriormente la tecnología para ser procesados, considerando tolerancia a fallos, replicabilidad, seguridad, y procesamiento en tiempo real para finalmente aplicar técnicas de “machine learning” con diferentes “frameworks”, adquiriendo así, conocimiento de la Arquitectura Lambda, sus componentes y tecnología.

Lo que aprenderas

1. Aplicaciones estables, escalables y confiables.

2. Fallos en Hardware y Software

3. Descripción de Carga(load)

4. Descripción de rendimiento(performance)

5. Diseñando un Data Lake

6. Modelo de Datos (NoSQL)

7. Bases de datos orientadas a documentos, key value y grafos(Cassandra,Mongo, Neo4j, Redis, MemSQL, Alluxio)

8. Almacenamiento en carga elevada

9. Consideraciones de Hardware

10. Datos distribuidos

11. Particionamiento de datos

12. Persistencia Polyglot

13. Arquitectura Lambda

14. Capa Batch (Batch layer)

15. Capa en Tempo real (Real

16. Capa de Servicio (Service Layer)

17. Consideraciones sobre implementación en AWS

18. Desempeño I/0 y latencia

19. AWS Cost calculator

20. Spot Instances para procesamiento mas económico

21. Disco, EBS vs S3, vs Redshi^ vs HDFS

22. Kinesis

23. EMR

24. Consideraciones finales

Conoce a tu profesor

Israel Gaytan

Arquitecto Big Data y Cloud con de 20 años de experiencia desarrollando aplicaciones de misión crítica para diferentes sectores como Telecomunicaciones, Energético(Pemex) , Marketing entre otros. CTO de Datarot, compañía Mexicana que se dedica a brindar soluciones de negocio adoptando estrategias Big Data y Machine Learning. Ha diseñado y desarrollado aplicaciones para gobierno que tienen como objetivo mejorar los negocios con datos accionables para la mejor toma de decisiones. Uno de ellos es un motor de recomendación jurídico para la Suprema Corte de Justicia en México.
Especialización en Big Data en Chicago y diferentes cursos y eventos como la Strata Conference en NY. También es evangelista y mentor de cultura analítica para su correcta adopción en las empresas a nivel República Mexicana.
Es speaker a diferentes niveles en cuanto a Ingeniería de datos. En 2016 desarrolló una aplicación para predicción de demanda de producto por cliente para INFRA con un margen de error del 0.33 por ciento contra su forecaster. Ha implementado diferentes estrategias de adquisición, procesamiento y tratamiento de datos en los que destaca la parte predictiva de Machine Learning en diferentes plataformas y nubes como la de Amazon Web Services.

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