Duración

20 horas

Objetivos

Conocer la problemática asociada al tratamiento de los datos y las necesidades tecnológicas a cubrir, como la velocidad el volumen o la variedad de los datos. Identificar las metodologías a aplicar para implantar proyectos de transformación digital, como arquitecturas de lago de datos, y lo que implica esta transformación. Descubrir el principal stack de herramientas para proyectos de Big Data en cuanto a almacenamiento, procesamiento, transformación y visualización de los datos.

Temario

  1. Introducción
  • ¿Qué es una empresa Data Driven?
  • El valor del dato
  • Etapas en un proyecto de Data Science
  • Cómo explotar el dato
  1. Arquitecturas orientadas al dato
  • La naturaleza del dato
  • Almacenamiento de la información
  • Esquemas de los datos
  • Bases de datos SQL y NoSQL
  1. Arquitecturas orientadas al dato
  • OLTP vs OLAP
  • Del Data Warehouse al Data Lake
  • ETL (Extract, Transform, Load)
  • Procesos de explotación del dato
  • Business Intelligence
  • Gobernanza de los datos
  1. Ecosistema Big Data
  • Introducción al Big Data
  • Computación distribuida
  • Escalabilidad horizontal y vertical
  • Robustez y disponibilidad
  • Procesamiento en Batch vs Streaming
  1. Cloud computing
  • ¿Qué es realmente la computación Cloud?
  • Impacto del cloud en proyectos Big Data
  • Principales proveedores Cloud
  • Infraestructuras y servicios Big Data
  • Elasticidad y control de costes

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