Big data en la nube
Comprender Big Data y las tecnologías de AWS asociadas, enfocándose en la implementación práctica de soluciones de análisis de datos a gran escala, adquirir habilidades para diseñar, implementar y optimizar arquitecturas de Big Data en la nube.
Financiación y modalidades
Ocupados 2024-2027, 2ª Fase
ESTATAL_2024_27_F2
Dirigido a profesionales de
SERVICIOS A LAS EMPRESAS
Convenios:
- Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública
Opciones de impartición
Modalidad: Presencial o Teleformación
Puede impartirse en formato presencial o a distancia
Duración
40h
Coste/hora
11.00€
Ingreso por alumno: 440€
Duración
40h
Coste/hora
5.56€
Ingreso por alumno: 222€
Contenido del programa
- Conocimiento de los fundamentos de Big Data y servicios en la nube(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Conceptos clave de Big Data y sus desafíos
- Visión general del ecosistema de servicios en la nube para Big Data
- Consideraciones de sostenibilidad en proyectos de Big Data
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Uso y almacenamiento de datos(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Streaming de datos en tiempo real
- Soluciones de almacenamiento en la nube
- Bases de Datos NoSQL
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Procesamiento de Big Data en la nube(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Introducción a sistemas de procesamiento distribuido
- Plataformas de procesamiento en la nube: Hadoop y Spark
- Servicios ETL serverless y catálogo de datos
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Análisis y consulta de datos en la nube(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Servicios de análisis de datos sin servidor
- Data warehousing a escala de petabytes
- Optimización de consultas y almacenamiento para eficiencia energética.
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Comprensión de Arquitecturas avanzadas de procesamiento(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Patrones de diseño de Big Data en la Nube
- Integración de servicios de procesamiento, análisis y almacenamiento
- Arquitecturas serverless para procesamiento de datos
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Uso de Optimización y Rendimiento(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Técnicas de optimización para sistemas de procesamiento distribuido
- Gestión de costos y recursos en proyectos de Big Data
- Estrategias de particionamiento y compresión para eficiencia energética
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Implementación de Seguridad y Gobernanza de Datos(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Implementación de controles de seguridad en entornos de Big Data
- Herramientas para gobernanza centralizada de datos
- Prácticas de privacidad y cumplimiento normativo
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Uso de Herramientas de Visualización y Orquestación(1.5h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Herramientas de visualización para Big Data en la nube
- Orquestación de flujos de trabajo en entornos de nube
- Dashboards interactivos y eficientes para toma de decisiones
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Conocimiento de Tendencias y Sostenibilidad(4h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Machine Learning en Big Data con servicios en la nube
- Edge computing para reducción de latencia y consumo de red
- Estrategias para reducir la huella de carbono en proyectos de Big Data
- Implementación de políticas de ciclo de vida y archivado para optimizar el almacenamiento
- Uso de instancias de bajo consumo y spot instances para reducir costos y energía
- Optimización de consultas y esquemas para minimizar el procesamiento
- Adopción de prácticas de Green Computing en el diseño de arquitecturas de Big Data
- Monitorización y optimización continua del uso de recursos mediante herramientas en la nube.
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
Actividades del módulo
- Aplicaciones prácticas
- Glosario
- Bibliografía
- Legislación de referencia
- Actividades prácticas
- Examen