Descripción

Sobresale en el campo del tratamiento de datos Big Data gracias a este Experto Universitario. Inscríbete y profundiza en Data Governance y Cloud streaming”

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Este Experto Universitario está dirigido a los profesionales informáticos que deseen avanzar en un área de la tecnología en crecimiento. Si bien es cierto, el término Big Data es ampliamente usado por la población general, son pocos los que realmente conocen la importancia de un buen trabajo realizado por un especialista en tratamiento de datos en la red.

En esta enseñanza, el profesional adquirirá las habilidades necesarias mediante un contenido teórico-práctico para implementar copias de seguridad, establecer un enfoque para la gobernanza de datos, aplicando políticas para garantizar que las organizaciones y empresas cumplan con la normativa legal, y a analizar el proceso de recolección, estructuración, procesado e interpretación de los datos streaming.

Este programa abordará la tecnología Big Data más puntera. Un equipo docente especializado y con enseñanza académica en este campo innovador acompañará al alumnado durante los seis meses de duración de esta titulación.

Una oportunidad para progresar profesionalmente compatibilizando el ámbito laboral con el personal, gracias a la modalidad 100% online que ofrece TECH. Asimismo, el sistema Relearning, basado en la reiteración de contenidos, y una amplia variedad de recursos multimedia facilitarán el aprendizaje y la adquisición de unos conocimientos sólidos.

Perfecciona tus conocimientos sobre programación Cloud en tiempo real con este Experto Universitario”

Este Experto Universitario en Tratamiento de Datos Big Data contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Transformación Digital
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Analiza las diferentes opciones Cloud disponibles y afronta con garantías cualquier riesgo que sufra una empresa con este Experto Universitario”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Exprime al máximo tus conocimientos y aprende con TECH a desarrollar una máquina virtual en Azure"

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Domina Apache Spark Streaming, Kafka Stream o Flink Stream y ofrece un buen servicio a tus clientes y empresas"

Temario

El temario de este Experto Universitario está estructurado en tres bloques que profundizan desde su inicio en el tratamiento Big Data. Inicialmente aborda el Storage en Cloud Azure, uno de las soluciones de almacenamientos de datos en la nube más fiables y económicas del mercado. Asimismo, en este programa tendrá gran importancia la gestión correcta de los datos y su procesamiento en streaming. Todo ello con un contenido rico en video resúmenes, lecturas complementarias y ejemplos prácticos que facilitarán el aprendizaje.

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Profundiza tus conocimientos de Storage en Cloud Azure y sácale el máximo rendimiento a su red virtual. Mejora en tu carrera profesional”

Módulo 1. Storage en Cloud Azure

1.1. Instalación MV en Azure

1.1.1. Comandos de creación
1.1.2. Comandos de visualización
1.1.3. Comandos de modificación

1.2. Blobs en Azure

1.2.1. Tipos de Blob
1.2.2. Contenedor
1.2.3. Azcopy
1.2.4. Supresión reversible de blobs

1.3. Disco Administrado y Almacenamiento en Azure

1.3.1. Disco administrado
1.3.2. Seguridad
1.3.3. Almacenamiento en frío
1.3.4. Replicación

1.3.4.1. Redundancia local
1.3.4.2. Redundancia en una zona
1.3.4.3. Georredundante

1.4. Tablas, Colas, Archivos en Azure

1.4.1. Tablas
1.4.2. Colas
1.4.3. Archivos

1.5. Encriptación y Seguridad en Azure

1.5.1. Storage Service Encryption (SSE)
1.5.2. Claves de acceso

1.5.2.1. Firma de acceso compartido
1.5.2.2. Directivas de acceso a nivel de contenedores
1.5.2.3. Firma de acceso a nivel de blob

1.5.3. Autenticación Azure AD

1.6. Red Virtual en Azure

1.6.1. Subred y Emparejamiento
1.6.2. Vnet to Vnet
1.6.3. Enlace privado
1.6.4. Alta disponibilidad

1.7. Tipos de conexiones en Azure

1.7.1. Azure Application Gateway
1.7.2. VPN de sitio a sitio
1.7.3. VPN punto a sitio
1.7.4. ExpressRoute

1.8. Recursos en Azure

1.8.1. Bloqueo de recursos
1.8.2. Movimiento de recursos
1.8.3. Eliminación de recursos

1.9. Backup en Azure

1.9.1. Recovery Services
1.9.2. Agente Azure Backup
1.9.3. Azure Backup Server

1.10. Desarrollo de Soluciones

1.10.1. Compresión, deduplicación, replicación
1.10.2. Recovery Services
1.10.3. Disaster Recovery Plan

Módulo 2. Programación Cloud. Data Governance

2.1. Gestión de datos

2.1.1. Gestión de datos
2.1.2. Ética en el manejo de datos

2.2. Data Governance

2.2.1. Clasificación. Control de acceso
2.2.2. Regulación sobre el Tratamiento de Datos
2.2.3. Data Governance. Valor

2.3. Gobierno de Datos. Herramientas

2.3.1. Linaje
2.3.2. Metadatos
2.3.3. Catálogo de datos. Business Glossary

2.4. Usuarios y procesos en el gobierno de datos

2.4.1. Usuarios

2.4.1.1. Roles y responsabilidades

2.4.2 Procesos

2.4.2.1. Enriquecimiento de datos

2.5. Ciclo de vida de los datos en la empresa

2.5.1. Creación de los datos
2.5.2. Procesamiento de datos
2.5.3. Almacenamiento de datos
2.5.4. Uso de los datos
2.5.5. Destrucción de los datos

2.6. Calidad del dato

2.6.1. La calidad en el gobierno del dato
2.6.2. Calidad del dato en analítica
2.6.3. Técnicas de calidad del dato

2.7. Gobierno del dato en tránsito

2.7.1. Gobierno del dato en tránsito

2.7.1.1 Linaje

2.7.2. La cuarta dimensión

2.8. Protección de datos

2.8.1. Niveles de acceso
2.8.2. Clasificación
2.8.3. Compliance. Normativa

2.9. Monitorización y Medida del Gobierno del dato

2.9.1. Monitorización y medida del Gobierno del dato
2.9.2. Monitorización del linaje
2.9.3. Monitorización de la calidad del dato

2.10. Herramientas para el gobierno del dato

2.10.1. Talend
2.10.2. Collibra
2.10.3. Informática

Módulo 3. Programación Cloud en Tiempo Real. Streaming

3.1. Procesamiento y estructuración de la información en streaming

3.1.1. Proceso de recolección, estructuración, procesado, análisis e interpretación de los datos
3.1.2. Técnicas de procesamiento de datos en streaming
3.1.3. Procesamiento en streaming
3.1.4. Casos de uso del procesamiento en streaming

3.2. Estadística para la comprensión del flujo del dato streaming

3.2.1. Estadística descriptiva
3.2.2. Cálculo de probabilidades
3.2.3. Inferencia

3.3. Programación con Python

3.3.1. Tipología, condicionales, funciones y bucles
3.3.2. Numpy, matplotlib, dataframes, ficheros csv y formatos json
3.3.3. Secuencias: listas, bucles, ficheros y diccionarios
3.3.4. Mutabilidad, excepciones y funciones de orden superior

3.4. Programación con R

3.4.1. Programación con R
3.4.2. Vectores y factores
3.4.3. Matrices y arrays
3.4.4. Listas y data frame
3.4.5. Funciones

3.5. Base de datos SQL para el Procesamiento de Datos en streaming

3.5.1. Base de datos SQL
3.5.2. Modelo entidad - relación
3.5.3. Modelo relacional
3.5.4. SQL

3.6. Base de datos NO SQL para el Procesamiento de Datos en streaming

3.6.1. Base de datos NO SQL
3.6.2. MongoDB
3.6.3. Arquitectura MongoDB
3.6.4. Operaciones CRUD
3.6.5. Find, proyecciones, indexes aggregation y cursores
3.6.6. Modelo de datos

3.7. Minería de datos y modelización predictiva

3.7.1. Análisis multivariante
3.7.2. Técnicas de reducción de la dimensión
3.7.3. Análisis clúster
3.7.4. Series

3.8. Maching learning para Procesamiento de Datos en streaming

3.8.1. Maching learning y modelización predictiva avanzada
3.8.2. Redes Neuronales
3.8.3. Deep Learning
3.8.4. Bagging y Random Forest
3.8.5. Gradient Bosting
3.8.6. SVM
3.8.7. Métodos de ensamblado

3.9. Tecnologías en el procesamiento de datos en streaming

3.9.1. Spark Streaming
3.9.2. Kafka Streams
3.9.3. Flink Streaming

3.10. Apache Spark Streaming

3.10.1. Apache Spark Streaming
3.10.2. Componentes de Spark
3.10.3. Arquitectura de Spark
3.10.4. RDD
3.10.5. SPARK SQL
3.10.6. Jobs, stages y task

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