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Curso de Almacenamiento y Consulta de Datos en entornos Big Data
- Curso |
- Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar un Curso de Almacenamiento y Consulta de Datos en entornos Big Data.
Comentarios:
La materia prima de Big Data son los datos y uno de los problemas básicos es como almacenamos y consultamos grandes volúmenes de información en este curso veremos buenas practicas que nos permitan gestionar el almacenamiento y la consulta de nuestros datos de la forma más eficiente.
Metodología:
La metodología de formación se basa en la presentación de ejemplos prácticos que ilustren la teoría y sirvan de guía a los alumnos para emplear la tecnología en sus compañías.
Esta metodología docente tiene como objetivo una ponderación entre ejemplos, teoría y práctica por parte de los alumnos siempre empleando entornos lo más reales posibles.
Temario:
Módulo 1. Introducción al Almacenamiento de datos. 2 Horas.
- Introducción general al concepto de Big Data.
- Importancia del almacenamiento con sentido y ordenado. Concepto de Big Trash.
- Como hacer el dato manejable y como acceder a él (introduce los siguientes apartados).
Módulo 2. Consultas SQL-Like. 5 Horas.
- Herramientas que permiten transformar/consultar la información usando un lenguaje SQL-Like, ampliamente extendido en el mercado actual, lo que facilita su implantación y uso.
Personas interesadas en realizar un Curso de Almacenamiento y Consulta de Datos en entornos Big Data.
Comentarios:
La materia prima de Big Data son los datos y uno de los problemas básicos es como almacenamos y consultamos grandes volúmenes de información en este curso veremos buenas practicas que nos permitan gestionar el almacenamiento y la consulta de nuestros datos de la forma más eficiente.
Metodología:
La metodología de formación se basa en la presentación de ejemplos prácticos que ilustren la teoría y sirvan de guía a los alumnos para emplear la tecnología en sus compañías.
Esta metodología docente tiene como objetivo una ponderación entre ejemplos, teoría y práctica por parte de los alumnos siempre empleando entornos lo más reales posibles.
Temario:
Módulo 1. Introducción al Almacenamiento de datos. 2 Horas.
- Introducción general al concepto de Big Data.
- Importancia del almacenamiento con sentido y ordenado. Concepto de Big Trash.
- Como hacer el dato manejable y como acceder a él (introduce los siguientes apartados).
Módulo 2. Consultas SQL-Like. 5 Horas.
- Herramientas que permiten transformar/consultar la información usando un lenguaje SQL-Like, ampliamente extendido en el mercado actual, lo que facilita su implantación y uso.
- HIVE. Más enfocado a la transformación a través de scripts ejecutados en Batch. Soporta el estándar SQL casi en su totalidad. Usa un motor para realizar los cálculos transformando el script “SQL” en código interpretable por el motor.
- IMPALA (consultas near real time). También usa un lenguaje muy próximo al SQL y ofrece respuestas a las consultas en lapsos cercanos al tiempo real.
Módulo 3. Consultas NoSQL 5 Horas
- BDD NoSQL (Hbase). Bases de datos preparadas para hacer cantidades ingentes de consultas de datos que no emplean el estandar SQL, sino que, generalmente, usan sentencias scan, put y get. Se ve el ejemplo de Hbase
- Indexación de documentos (ElasticSearch). Herramientas con un comportamiento similar a las bases de datos no SQL en cuanto a que permite almacenar información y realizar consultas complejas sobre la información. Están más enfocados al análisis complejo de cadenas de texto e indicadores sobre la información.
Módulo 4. Herramientas de Gestión y Ejecución 3 Horas
- Distribución Hadoop Cloudera. Ejemplo de Interfaz web para la gestión de consultas y scripts:
- HUE. Como front-end y herramienta de gestión de los scripts y consultas SQL, es básico, pero funcional.
Módulo 5. Visualización (informes y cuadros de mando) 3 Horas
- Kibana (elasticSearch). Herramienta que se integra a la perfección con Elastic Search (Ecosistema ElasticSearch-Kibana-logstash).
- ClickView. Solución de visializaciín que además de los conectores anteriores permite conectar con casi cualquier origen con un conector odbc/jdbc.
Profesorado:
Profesionales de tecnología con experiencia en arquitectura y desarrollo.
- Pedro García Consultor BI en Tinámica.
Duración:
20 horas.
...- IMPALA (consultas near real time). También usa un lenguaje muy próximo al SQL y ofrece respuestas a las consultas en lapsos cercanos al tiempo real.
Módulo 3. Consultas NoSQL 5 Horas
- BDD NoSQL (Hbase). Bases de datos preparadas para hacer cantidades ingentes de consultas de datos que no emplean el estandar SQL, sino que, generalmente, usan sentencias scan, put y get. Se ve el ejemplo de Hbase
- Indexación de documentos (ElasticSearch). Herramientas con un comportamiento similar a las bases de datos no SQL en cuanto a que permite almacenar información y realizar consultas complejas sobre la información. Están más enfocados al análisis complejo de cadenas de texto e indicadores sobre la información.
Módulo 4. Herramientas de Gestión y Ejecución 3 Horas
- Distribución Hadoop Cloudera. Ejemplo de Interfaz web para la gestión de consultas y scripts:
- HUE. Como front-end y herramienta de gestión de los scripts y consultas SQL, es básico, pero funcional.
Módulo 5. Visualización (informes y cuadros de mando) 3 Horas
- Kibana (elasticSearch). Herramienta que se integra a la perfección con Elastic Search (Ecosistema ElasticSearch-Kibana-logstash).
- ClickView. Solución de visializaciín que además de los conectores anteriores permite conectar con casi cualquier origen con un conector odbc/jdbc.
Profesorado:
Profesionales de tecnología con experiencia en arquitectura y desarrollo.
- Pedro García Consultor BI en Tinámica.
Duración:
20 horas.
Sede principal del centro
Madrid: Serrano, 43 - 28001 - Madrid- Madrid: Serrano, 43 - 28001 - Madrid
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