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Complete el curso de Arquitectura de Big Data y, opcionalmente, acredítese como Arquitecto de Big Data aprobando el examen de certificación. Puede comprar el curso ahora y obtener el examen más tarde, o puede obtenerlos juntos con un descuento como parte del Paquete de certificación.

Al completar el curso recibirá un certificado digital de finalización, así como una insignia digital de capacitación de Acclaim/Credly. Dado que este curso abarca las certificaciones de Profesional de Big Data y Arquitecto de Big Data, al aprobar el examen también recibirá los certificados digitales de acreditación oficiales y las insignias digitales de certificación de Acclaim/Credly de Profesional de Big Data y Arquitecto de Big Data, junto con una cuenta que se puede utilizar para verificar el estado de su certificación.

Si ya completó los módulos de Profesional de Big Data, puede adquirir un curso parcial (o un paquete parcial) que contiene únicamente los módulos específicos de la ruta de Arquitecto de Big Data aquí.

El curso de Arquitectura de Big Data está compuesto por los siguientes 5 módulos, cada uno de los cuales tiene una duración estimada de 10 horas:

  • Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data
  • Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data
  • Módulo 14: Fundamentos de Arquitectura de Big Data
  • Módulo 15: Arquitectura de Big Data Avanzada
  • Módulo 16: Laboratorio de Arquitectura de Big Data

Elija el Paquete de certificación para recibir el curso completo junto con el examen de certificación supervisado en línea y un conjunto de preguntas de examen de práctica, todo con un descuento de paquete.

Al comprar este curso, automáticamente recibirá acceso a través de la plataforma de eLearning Interactivo en Línea. Para proporcionarle la mayor flexibilidad, también tendrá la opción de acceder a los materiales del curso a través de dos formatos adicionales de eLearning, sin costo adicional. A continuación se describen brevemente los tres formatos de eLearning. Encontrará una comparación más detallada aquí.
  1. Para el aprendizaje cotidiano: Una plataforma interactiva de aprendizaje en línea con lecciones individuales, así como preguntas de práctica y ejercicios interactivos que se califican automáticamente.
  2. Para el aprendizaje en movimiento: Una plataforma de kit de estudio con acceso a todos los documentos del curso que soportan la sincronización online/offline, anotaciones, comentarios, marcadores personalizados y búsquedas entre documentos.
  3. Para su referencia: Un conjunto de documentos PDF que puede imprimir y conservar (para todos los cuadernos de trabajo y posters del curso).
Las tres formas de acceso están sujetas a la * de Arcitura. Tras la compra, el acceso a la plataforma de eLearning interactivo en línea (1) se proporciona en el plazo de un día hábil. El acceso a los kits de estudio (2) y los documentos PDF (3) se proporciona sobre pedido.

A continuación se muestran los contenidos digitales y el temario de cada módulo del curso:


Módulo 1: Fundamentos de Ciencia y Analíticas de Big Data

Este módulo de fundamentos ofrece una vista general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data. Se 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 problemas comunes relacionados con su adopción.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Lecciones en video (para todos los temas)
  • Poster de mapa mental
  • Poster de leyenda de símbolos

  • Suplemento
  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y posters (imprimible)

Temas cubiertos

  • Cómo entender Big Data
  • Terminología y conceptos fundamentales de Big Data
  • Factores de negocio y factores tecnológicos de Big Data
  • Tecnologías empresariales tradicionales relacionadas con Big Data
  • OLTP, OLAP, ETL y Bodegas de datos digitales en relación con Big Data
  • Características de los datos en los ambientes de Big Data
  • Tipos de conjuntos de datos en los ambientes de Big Data
  • Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados

  • Veracidad de datos y metadatos
  • Fundamentos de análisis y analítica
  • Análisis cuantitativo y cualitativo
  • Tipos de Machine Learning
  • Analítica descriptiva y diagnóstica
  • Analítica predictiva y prescriptiva
  • Inteligencia de negocios (BI) y Big Data
  • Visualización de datos y Big Data
  • Consideraciones sobre la planeación y adopción de Big Data

Módulo 2: Conceptos de Análisis y Tecnología de Big Data

Este módulo explora una serie de los temas más relevantes relacionados con las prácticas, tecnologías y herramientas contemporáneas de análisis para los ambientes de Big Data. El contenido del módulo intencionalmente mantiene su cobertura a nivel conceptual, enfocándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión integral de las funciones y características de análisis comunes ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como una comprensión de alto nivel de los componentes de back end que habilitan estas funciones.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Lecciones en video (para todos los temas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Ciclo de vida del análisis de Big Data (de Evaluación del caso empresarial a Análisis y visualización de datos)
  • Pruebas A/B y Correlación
  • Regresión y Mapas de calor
  • Análisis de series temporales
  • Análisis de redes y Análisis de datos espaciales
  • Clasificación y Agrupamiento
  • Filtrado, incluyendo Filtrado colaborativo y Filtrado basado en contenido
  • Clusters y Cargas de trabajo de procesamiento por lotes y transaccionales

  • Análisis de sentimientos y Analítica de texto
  • Cómo se relaciona la Computación en la Nube con Big Data
  • Mecanismos tecnológicos fundacionales de Big Data
  • Dispositivos de almacenamiento y Motores de procesamiento de Big Data
  • Gestores de recursos, Motores de transferencia de datos y Motores de consultas
  • Motores analíticos, Motores de flujo de trabajo, Motores de coordinación

Módulo 14: Fundamentos de Arquitectura de Big Data

Este módulo proporciona una vista general de las áreas temáticas esenciales relacionadas con la arquitectura de las plataformas de solución de Big Data, cubriendo una diversidad de modelos, enfoques y consideraciones arquitectónicas. Se explican los mecanismos de Big Data para la creación de soluciones de Big Data, así como opciones de arquitectura para ensamblar plataformas de procesamiento de datos.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • 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

Módulo 15: Arquitectura de Big Data Avanzada

Este módulo se basa en el Módulo 14 al explorar temas avanzados relacionados con la arquitectura de las plataformas de solución de Big Data. En particular, se presentan y discuten las diferentes capas arquitectónicas que conforman la plataforma de solución de Big Data, incluyendo aquellas relacionadas con el almacenamiento, procesamiento y seguridad. También se cubren una serie de patrones de diseño y patrones compuestos generalmente empleados en la construcción de soluciones empresariales de Big Data.


Contenidos del módulo del curso


  • Lecciones del libro de trabajo (100+ páginas)
  • Poster de mapa mental

  • Preguntas de examen de práctica
  • PDFs del libro de trabajo y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • 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

Módulo 16: Laboratorio de Arquitectura de Big Data

Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y además ayudará a demostrar el dominio de las prácticas de arquitectura de Big Data tal como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.


Contenidos del módulo del curso


  • Cuaderno de ejercicios de laboratorio
  • Poster de mapa mental
  • Preguntas de examen de práctica

  • PDFs del cuaderno de ejercicios y poster (imprimible)

Temas cubiertos

  • Ejercicio de lectura 16.1: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de SFI
  • Ejercicio de laboratorio 16.2: Diseñar un Big Data Pipeline para cumplir con los SLA
  • Ejercicio de laboratorio 16.3: Reducción de la insatisfacción de los clientes
  • Ejercicio de laboratorio 16.4: Reducir los costos de almacenamiento de datos
  • Ejercicio de lectura 16.5: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de LOC
  • Ejercicio de laboratorio 16.6: Solución para una exploración petrolera inteligente

  • Ejercicio de laboratorio 16.7: Mejorar la producción de los pozos petroleros
  • Ejercicio de laboratorio 16.8: Reducir los costos de mantenimiento y alcanzar el cumplimiento normativo
  • Ejercicio de lectura 16.9: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de TXC
  • Ejercicio de laboratorio 16.10: Identificar el fraude y eliminar los residuos
  • Ejercicio de laboratorio 16.11: Asignación priorizada de recursos y acceso libre a los datos

Conozca a Arcitura: Tome el Tour en Video

Vea estos útiles videos informativos para aprender acerca de los programas, cursos y certificaciones de Arcitura.

Acerca de Arcitura

Acerca de los Cursos de Arcitura

Acerca de las Certificaciones de Arcitura

Qué Hay en un Curso de Arcitura

Cobertura
integral

Cada curso ofrece un plan de estudios integral con 2-3 módulos y 20-40 horas de capacitación.

Más que sólo
lecciones en video

Además de lecciones en video estándar, los cursos incluyen cuadernos de trabajo y posters de referencia a todo color para todas las lecciones.

Retos interactivos
que se califican

Los cursos también incluyen ejercicios interactivos que se califican, exámenes de prueba interactivos que se califican y otros suplementos.

La Diferencia Arcitura

CADA CURSO

  • es elaborado por un equipo especializado de desarrollo de cursos
  • tiene un examen de prueba, un examen de acreditación y una certificación profesional
  • está disponible a través de dos plataformas de eLearning distintas

TODOS LOS CURSOS

  • pasan por un proceso de desarrollo común
  • son elaborados para ser consistentes en cuanto a calidad, estructura y estilo
  • comparten un vocabulario y una notación de símbolos comunes
  • son elaborados en colaboración con expertos en la materia

Lleve sus Herramientas a Cualquier Parte

Tanto si es un individuo que busca impulsar su carrera profesional o una organización que busca mejorar las competencias de su equipo, los cursos y certificaciones de Arcitura son una sólida inversión.

Ya que tanto los cursos como las acreditaciones son independientes de proveedor, lo empoderan con herramientas y credenciales que puede llevar a donde sea que tenga que ir.

Capacitación y Coaching Profesionales con Instructor

 

¿Preguntas?

Contacte a info@arcitura.com o llame a +1 604-904-4100 durante el horario laboral del Tiempo del Pacífico (PT).