Curriculum
- 2 Sections
- 2 Lessons
- 52 Weeks
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- Módulo 16: Fundamentos de Arquitectura de Big Data
Se cubren los siguientes temas principales:
- Motores de seguridad, administradores de grupo y administradores de la gobernaza de datos
- Motores de visualización y portales de productividad
- Modelos arquitectónicos de procesamiento de datos a nivel de máquina
- Arquitecturas todo-compartido y nada-compartido
- Arquitectura lógica de analíticas de Big Data
- Fuentes de datos y capas de adquisición de datos
- Capas de almacenamiento, de procesamiento y por lotes
- Procesamiento en tiempo real, incluyendo flujo de eventos y procesamiento de flujos complejos
- Enfoques de bodega de datos empresariales e integración de Big Data (incluyendo series y paralelo)
- Poly Source, incluyendo fuentes relacionales, de flujo y basadas en archivos
- Poly Storage, incluyendo replicación automática de datos y reducción del tamaño de los datos
- Almacenamiento de acceso aleatorio, incluyendo alto volumen binario, tabular, vinculado, jerárquico y fragmentación de datos
- Procesamiento de lotes a gran escala, descomposición compleja y procesamiento de abstracción
- Poly Sink, incluyendo Sink relacional, Sink basado en archivos y ejecución automatizada de conjuntos de datos
- Dispositivo de Big Data y virtualización de datos
- Ambientes arquitectónicos, incluyendo ETL
- Motores de analíticas y enriquecimiento de aplicaciones
- Computación en la nube y consideraciones arquitectónicas de Big Data
- Modelos de entrega y despliegue en nube para el hospedaje de soluciones de Big Data
1 - Módulo 17: Arquitectura de Big Data Avanzada
Se cubren los siguientes temas principales:
- Bodegas de datos empresariales y Big Data
- Almacenamiento de datos operativos, mercados de datos y bases de datos analíticas
- Capas arquitectónicas de las soluciones de Big Data
- Arquitectura de Big Data, mantenimiento y gobernanza
- Arquitectura de seguridad de Big Data
- Enfoques de series, paralelos, dispositvos y virtualización
- Big Data y almacenamiento y procesamiento de datos basados en nube
- Datos canónicos y procesamiento de gráficos a gran escala
- Almacenamiento de acceso en tiempo real y acceso directo a los datos
- Sandbox analítica y almacenamiento de datos confidenciales
- Procesamiento de lotes de datos y desnormalización de conjuntos de datos
- Depósito de datos en línea y arquitectura de bodegas de Big Data
- Almacenamiento de datos operativos y acceso indirecto a los datos
- Acceso integrado y gobernanza centralizada de conjuntos de datos
- Procesamiento de flujo de eventos y procesamiento de eventos complejos
- Entrada Fan-in, entrada Fan-out y procesamiento a alta velocidad en tiempo real
- Salida de datos, visualización de datos y utilización de datos
- Manipulación de datos, procesamiento de datos y procesamiento de análisis de datos
- Patrones de diseño de las soluciones de Big Data y patrones arquitectónicos compuestos
- Arquitectura Lambda, capas, características y beneficios
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