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Cursos BDSCP

El currículo de Profesional Certificado en Ciencias de Big Data (BDSCP) de Arcitura está compuesto por 15 módulos individuales. Las opciones para la impartición del curso incluyen talleres privados in situ, capacitación virtual en vivo, talleres públicos o autoestudio a través de los Kits de Estudio o el Estudio Electrónico. Cada módulo es un curso de un día cuando es impartido por un Instructor Certificado o puede completarse en 10-14 horas a través del autoestudio.

Módulo 1
Fundamentos de Big Data

Curso de fundamentos que ofrece una comprensión básica de Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, junto con una vista general de los beneficios, retos y asuntos comunes relacionados con su adopción.

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Módulo 2
Conceptos de análisis y tecnología de Big Data

Explora prácticas de análisis, tecnologías y herramientas contemporáneas para los ambientes de Big Data a nivel conceptual, enfocándose en las funciones de análisis y características comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data.

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Módulo 3
Laboratorio de Análisis y Tecnología de Big Data

Laboratorio práctico que proporciona un conjunto de ejercicios del mundo real para evaluar y establecer ambientes de Big Data, y para resolver problemas utilizando técnicas y herramientas de análisis de Big Data.

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Módulo 4
Fundamentos de Análisis y Ciencia de Big Data

Cobertura esencial de los algoritmos de análisis de Big Data, así como de la aplicación de analíticas, la minería de datos y técnicas básicas de matemáticas y estadística.

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Módulo 5
Análisis y Ciencia de Big Data Avanzados

Profundiza en la aplicación de una variedad de técnicas de análisis avanzadas, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, visualización de datos y varias formas de preparación y consulta de datos.

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Módulo 6
Laboratorio de Análisis y Ciencia de Big Data

Laboratorio basado en estudio de casos que proporciona una serie de ejercicios del mundo real en los cuales se requiere que los participantes apliquen las técnicas de análisis y analítica de Big Data para cumplir requerimientos y resolver problemas.

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Módulo 7
Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Se enfoca en el uso práctico del marco Hadoop y MapReduce y de las bases de datos HDFS, Hive, Pig, Sqoop, Flume y NoSQL.

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Módulo 8
Ingeniería de Big Data Avanzada

Se basa en el Módulo 7 para explorar temas de ingeniería avanzada, técnicas de prueba y depuración, así como la aplicación de patrones de diseño de Big Data.

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Módulo 9
Laboratorio de Ingeniería de Big Data

Laboratorio práctico durante el cual los participantes llevan a cabo una serie de ejercicios basados en las herramientas y tecnologías cubiertas en los módulos anteriores.

 

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Módulo 10
Fundamentos de Arquitectura de Big Data

Cobertura del stack de Hadoop, pipelines de datos y otras capas, mecanismos y componentes de la arquitectura tecnológica, y los patrones de diseño asociados.

 

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Módulo 11
Arquitectura de Big Data Avanzada

Profundiza en los ambientes de solución de Big Data, patrones de diseño avanzados adicionales, implementaciones en nube y varias consideraciones de integración empresarial.

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Módulo 12
Laboratorio de Arquitectura de Big Data

Laboratorio práctico durante el cual un conjunto de ejercicios del mundo real desafía a los participantes a construir e integrar soluciones de Big Data dentro de ambientes empresariales de TI y basados en nube.

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Módulo 13
Fundamentos de Gobernanza de Big Data

Presenta los marcos de gobernanza de Big Data y cubre las bases de la gobernanza de ambientes tecnológicos de alto volumen, datos de múltiples fuentes y Big Data.

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Módulo 14
Gobernanza de Big Data Avanzada

Avanza paso a paso en el ciclo de vida de Big Data para cubrir preceptos, procesos y políticas asociadas específicas para regular cuerpos de datos dispares y ambientes de solución de Big Data.

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Módulo 15
Laboratorio de Gobernanza de Big Data

Laboratorio práctico durante el cual se requiere que los participantes trabajen con preceptos, procesos y políticas de gobernanza de Big Data para abordar una serie de preocupaciones de gobernanza del mundo real.

 

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