Capacitación Big Data. Objetivos de la Capacitación
Enviado por Xecalin • 13 de Diciembre de 2019 • Resumen • 566 Palabras (3 Páginas) • 205 Visitas
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Capacitación Big Data
Objetivos de la Capacitación
Lograr el aprendizaje de las tecnologías de Big Data usadas en el mercado
Reconocer la necesidad de Big Data en las empresas
Adquirir las habilidades técnicas para los roles de Data que ofrece el mercado
1. Introducción a Big Data
Objetivos
En esta sesión lograremos
Conocer los conceptos básicos de Big Data
Entender la arquitectura general de las tecnologías de Big Data
Entendiendo Big Data
1.1 Los datos se encuentran en todo
La recopilación, almacenamiento y análisis de datos se han hecho desde siempre.
Ciencia
Ciencia sociales y Humanidades
Medicina
Finanzas, comercio y logística
1.2 Los datos se encuentran en todo
La mayoría de datos están digitalizados.
-Menos del 10% de los datos en el 2007 eran analógicos y se sigue desarrollando tecnología para almacenar mucho más.
Miremos alrededor de nosotros, qué cosas están generando datos.
1.3 Definiendo Big Data
Es un marco de trabajo que permite procesar grandes volúmenes de datos, de diferentes estructuras que pueden variar en el tiempo, a grandes velocidades que generen valor al negocio.
1.4 Las Vs de Big Data
Es un marco de trabajo (conceptos + tecnologías) que permite procesar grandes volúmenes de datos, de diferentes estructuras o con carencia de estas, que pueden variar en el tiempo, a grandes velocidades y que generen valor al negocio.
1.5 Volumen
La cantidad de datos crece exponencialmente
Las empresas manejan volúmenes en alrededor de Terabytes
En el 2020 se tendrá 35 ZB
1.6 Velocidad
Hoy los datos se generan casi al instante y necesitan viajar lo más rápido posible para procesarse.
1.7 Variedad
No solo existen datos provenientes de Bases de Datos (tradicionales) se han sumado diversas estructuras.
1.8 ¿Por qué Big Data es un framework?
1.9 Vista completa
1.10 Resumen
Big data permite procesar conjunto de datos con diversas características.
Las tecnologías que solucionan los problemas de Big Data están en evolución.
2. Complementando Big Data
2.1 La paralelización
2.2 Escalabilidad
2.3 Alta disponibilidad
2.4 Encriptación
2.5 Patrones de diseño
2.6 Gobierno
2.7 Tecnologías de Big Data
2.7 Tecnologías de Big Data
2.8 Lenguajes de Big Data
2.9 Resumen
Big data permite integrar diversas tecnologías para resolver varios tipos de problemas.
En el ecosistema de Big Data se trabaja con varios lenguajes de programación.
2.10 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.11 Nuevos roles de Big Data
2.12 Resumen
Big data genera nuevos roles para resolver los problemas.
En el ecosistema de Big Data requiere habilidades bastante específicas.
3. Nuevas fuentes de datos
3.1 Fuentes de Datos
3.2 Fuentes de Datos
3.3 Resumen
Big data genera nuevos roles para resolver los problemas.
En el ecosistema de Big Data requiere habilidades bastante específicas.
3. Datalake y una nueva arquitectura
3.1 Datalake
Es la evolución del concepto de Data Warehouse. Se busca centralizar la data de toda la organización para ser habilitador de la analitica basica y avanzada.
3.2 Arquitectura de un Datalake
El almacenamiento de las diversas fuentes en un Datalake tiene una arquitectura recomendada para una organización utilizando capas.
3.3 Arquitectura de un Data Lake Enterprise
Se propone tres capas donde se refina la data y una cuarta que contiene datos sensibles.
3.3 Arquitectura de un Data Lake Enterprise
3.4 Resumen
Datalake es un nuevo paradigma para almacenamiento de datos.
Existen diferentes tipos de arquitectura y tecnologías para implementar un Datalake.
4. Arquitectura de un ecosistema Big Data
4.1 Arquitectura conceptual de Big Data
4.2 Arquitectura tecnológica de Big Data
4.3 Resumen
En Big Data se utiliza una o más tecnologías para trabajar en conjunto.
La mayoría de tecnologías son de código abierto.
Gracias
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