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Curso de Análisis de datos con Hadoop

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Este curso de Análisis de Datos con Hadoop es una herramienta ideal para aquellos que deseen aprovechar el poder de procesamiento de Big Data para obtener resultados precisos de análisis de datos. Aprenderás todos los conceptos fundamentales de Big Data, cómo funciona Hadoop, qué son los nodos maestros y esclavos, cómo se configuran, cómo se crean y cómo se ejecutan los jobs. Desarrollarás tus habilidades en la configuración de Hadoop, la creación de clusters y la ejecución de trabajos. Aprenderás también cómo usar herramientas como Hive, Pig y Spark para realizar análisis de datos complejos con Hadoop.
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Aprende Análisis de datos con Hadoop: Curso completo
¿A quién va dirigido?
Desarrolladores que buscan obtener una comprensión profesional cómo emplear Apache Hadoop para el análisis de datos.
Objetivos
  • Comprender los conceptos fundamentales de Big Data y cómo funciona Hadoop
  • Aprender a configurar y crear clusters con Hadoop
  • Desarrollar habilidades para ejecutar trabajos con Hadoop
  • Aprender a usar herramientas como Hive, Pig y Spark para realizar análisis de datos complejos
  • Comprender la mejor forma de análisis y procesamiento de datos con Hadoop
¿Qué vas a aprender?

Este curso de Análisis de Datos con Hadoop es una herramienta ideal para aquellos que deseen aprovechar el poder de procesamiento de Big Data para obtener resultados precisos de análisis de datos. Aprenderás todos los conceptos fundamentales de Big Data, cómo funciona Hadoop, qué son los nodos maestros y esclavos, cómo se configuran, cómo se crean y cómo se ejecutan los jobs. Desarrollarás tus habilidades en la configuración de Hadoop, la creación de clusters y la ejecución de trabajos. Aprenderás también cómo usar herramientas como Hive, Pig y Spark para realizar análisis de datos complejos con Hadoop.

Requisitos
  • Tener experiencia desarrollando con Java (JDK 11 o superior), Scala y proyectos Maven
  • Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación donde realiziar el curso y conexión estable a internet
  • El equipo debe contar como mínimo con: CPU de 6.a generación o más reciente (o AMD equivalente), 8GB de RAM, 2GB de GPU y 8GB de espacio disponible en disco duro
  • Tener instalado previamente en el equipo: IntelliJ (2022 Community o superior), Java (JDK 11 o superior), Scala, Git, Docker Desktop, Apache Hadoop, Apache Flume, Apache Spark y Apache Hive
  • Es recomendable tener experiencia dockerizando aplicaciones Java o Scala
Temario del curso
tema 1Introducción a Big Data
  • ¿Qué es Big Data?
  • ¿Por qué usar Big Data?
  • Los 5 Vs de Big Data
  • Beneficios y desventajas de Big Data
  • Ejemplos de uso de Big Data
tema 2Introducción a Hadoop
  • ¿Qué es Hadoop?
  • Arquitectura de Hadoop
  • Instalación de Hadoop
  • Configuración de Hadoop
  • Nodos Maestros y Esclavos
tema 3Creando un Cluster con Hadoop
  • Configuración de un Cluster
  • Añadiendo Nodos Esclavos
  • Verificación de un Cluster
  • Administración de un Cluster
tema 4Trabajos con Hadoop
  • Creación de trabajos
  • Ejecución de trabajos
  • Monitoreo de trabajos
  • Análisis de trabajos
  • Optimización de trabajos
tema 5Herramientas de Análisis de Datos
  • ¿Qué es Hive?
  • Instalación de Hive
  • Crear y ejecutar consultas en Hive
  • ¿Qué es Pig?
  • Instalación de Pig
  • Ejecución de scripts en Pig
  • ¿Qué es Spark?
  • Instalación de Spark
  • Ejecución de aplicaciones en Spark
tema 6Análisis de Datos
  • ¿Qué es el análisis de datos?
  • Tipos de análisis de datos
  • Análisis descriptivo
  • Análisis predictivo
  • Análisis prescriptivo
tema 7Procesamiento de Datos
  • ¿Qué es el procesamiento de datos?
  • Tipos de procesamiento de datos
  • Procesamiento por lotes
  • Procesamiento en tiempo real
tema 8Almacenamiento de Datos
  • ¿Qué es el almacenamiento de datos?
  • Tipos de almacenamiento de datos
  • Almacenamiento relacional
  • Almacenamiento no relacional
tema 9Seguridad de Datos
  • ¿Qué es la seguridad de datos?
  • Tipos de seguridad de datos
  • Autenticación y autorización
  • Cifrado de datos
tema 10Visualización de Datos
  • ¿Qué es la visualización de datos?
  • Tipos de visualización de datos
  • Gráficos de líneas
  • Gráficos de barras
tema 11Herramientas de Visualización
  • Tableau
  • Qlik
  • Microsoft Power BI
tema 12Herramientas de Análisis
  • IBM SPSS
  • SAS
  • R
tema 13Procesamiento en la Nube
  • ¿Qué es el procesamiento en la nube?
  • Ventajas del procesamiento en la nube
  • Desventajas del procesamiento en la nube
tema 14Herramientas de la Nube
  • Amazon Web Services
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud Platform

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