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Curso Análisis de Datos con Hadoop y Spark

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Información importante

Tipología Curso
Metodología Online
Inicio Fechas a escoger
  • Curso
  • Online
  • Inicio:
    Fechas a escoger
Descripción

La metodología consta de los siguientes componentes:

Sesiones de clases grabadas publicadas en el Aula Virtual de BS Grupo y accesibles en linea 24 horas 7 días a la semana o descargables en un dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone.
Auto-evaluaciones semanales.
Interacción de los alumnos con el docente a través del foro virtual de preguntas.
Desarrollo de un trabajo de aplicación práctica a ser revisado por el expositor/tutor del curso.
Aplicación de una Evaluación final.
Interacción de los alumnos con el docente mediante una sesión web (webinar) quincenal en vivo, donde los alumnos podrán plantear sus dudas a los expositores y/o tutores.

Instalaciones (1) y fechas
¿Dónde se da y en qué fecha?
comienzo Ubicación
Fechas a escoger
Online
comienzo Fechas a escoger
Ubicación
Online

A tener en cuenta

· Requisitos

Conocimientos de Java, su instalación y programación básica. Entorno de desarrollo apto para Java como Eclipse o IntelliJ Idea. Conocimientos básicos de lenguaje de consultas SQL. Familiaridad con los comandos de manipulación de archivos de los sistemas POSIX (Unix, Linux, Mac OSX, Cygwin). Se requiere una computadora capaz de ejecutar Java e instalar HDFS. Se recomienda generar una maquina virtual con alguna sistema operativo Linux gratuito, con Java Development Kit instalado. En caso que se desee trabajar en Windows, las instrucciones para descargar e instalar HDFS (de Hadoop) deberán ser re

· Titulación

Los participantes que completen exitosamente el curso tendrán acceso a la siguiente certificación: Certificado emitido por BS Grupo.

Preguntas & Respuestas

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¿Qué aprendes en este curso?

Análisis de datos
Java
HDFS

Temario

  • Introducción y componentes principales de Hadoop
    • Introducción.
    • HDFS.
    • YARN y MapReduce.
    • Caso de uso práctico.
    Análisis de datos y desarrollo de aplicaciones con Spark
    • Introducción a Spark.
    • Agregación de datos.
    • Desarrollo de aplicaciones con Spark y Java.
    • Spark SQL.
    Arquitectura de soluciones de Business Intelligence
    • Arquitectura de un sistema de datos escalable.
    • Integración de la solución.
    • Conclusiones.


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