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El curso de Ingeniería de Big Data cubre las prácticas esenciales para diseñar, configurar y utilizar soluciones de Big Data. Explora Hadoop, MapReduce y varias técnicas de ingeniería de Big Data, incluyendo modelos de almacenamiento, NoSQL, NewSQL y motores de procesamiento. El curso además profundiza en temas avanzados relacionados con el almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos, como almacenamiento en memoria, procesamiento en tiempo real, procesamiento paralelo síncrono masivo y procesamiento de datos de grafos.

Complete el curso de Ingeniería de Big Data y, opcionalmente, acredítese como Ingeniero 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 e Ingeniero 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 e Ingeniero 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 Ingeniero de Big Data aquí.

El curso de Ingeniería 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 11: Fundamentos de Ingeniería de Big Data
  • Módulo 12: Ingeniería de Big Data Avanzada
  • Módulo 13: Laboratorio de Ingeniería 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.

Información del examen

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 con marca de agua 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.

El curso está compuesto por un conjunto de módulos. Cada módulo tiene un conjunto de lecciones y además se complementa con ejercicios para ayudar a reforzar su comprensión de los temas clave. 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)
  • Ejercicios interactivos
  • 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)
  • Ejercicios interactivos

  • 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 11: Fundamentos de Ingeniería de Big Data

Este módulo cubre los conceptos, técnicas y tecnologías relacionados con la ingeniería que se utilizan para el procesamiento y almacenamiento de conjuntos de datos de Big Data. Resalta los retos únicos que se enfrentan al procesar y almacenar conjuntos de datos grandes, volátiles y dispares. Se cubre NoSQL y se explica a detalle el motor de procesamiento de datos MapReduce como marco de trabajo base para el procesamiento de datos por lote de alto volumen.


Contenidos del módulo del curso


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

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

Temas cubiertos

  • Técnicas y retos de ingeniería de Big Data
  • Almacenamiento de Big Data, incluyendo fragmentación, replicación, teorema de CAP, ACID y BASE
  • Maestro-esclavo, replicación entre pares, combinación entre replicación y fragmentación
  • Requerimientos de almacenamiento de Big Data, escalabilidad, redundancia y disponibilidad
  • Acceso rápido, almacenamiento a largo plazo, almacenamiento sin esquema y almacenamiento económico
  • Almacenamiento en disco, incluyendo sistema de archivos distribuidos y bases de datos
  • Introducción a NoSQL y NewSQL
  • Racional NoSQL y características

  • Tipos de bases de datos NoSQL, incluyendo clave-valor, documento, columna-familia y bases de datos gráficas
  • Motores de procesamiento de Big Data
  • Procesamiento de datos distribuido/paralelo, procesamiento de datos sin esquema
  • Soporte multi carga de trabajo, escalabilidad lineal y tolerancia a fallas
  • Requerimientos de procesamiento de Big Data, incluyendo modos por lotes, Cluster y en tiempo real
  • MapReduce para procesamiento de Big Data, incluyendo mapear, combinar, dividir, mezclar y clasificar y reducir
  • Diseno de algoritmos MapReduce
  • Paralelismo de tareas, paralelismo de datos

Módulo 12: Ingeniería de Big Data Avanzada

Este módulo se basa en el Módulo 11 al explorar temas avanzados de ingeniería relacionados principalmente con el almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos de Big Data. Específicamente, se cubren mecanismos avanzados de ingeniería de Big Data, almacenamiento de datos en memoria y procesamiento de datos en tiempo real.


Contenidos del módulo del curso


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

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

Temas cubiertos

  • Mecanismos avanzados de ingeniería de Big Data
  • Motores de serialización y compresión
  • Dispositivos de almacenamiento en memoria
  • Mallas de datos en memoria y Bases de datos en memoria
  • Enfoques de integración Read-Through, Read-Ahead, Write-Through y Write-Behind
  • Persistencia políglota
  • Explicación, problemas y recomendaciones
  • Procesamiento de Big Data en tiempo real
  • Volumen de la consistencia de la velocidad (SCV)
  • Procesamiento del flujo de eventos (ESP)
  • Procesamiento de flujos compuestos (CEP)

  • El principio SCV
  • Procesamiento general de Big Data en tiempo real y MapReduce
  • Diseños avanzados de algoritmos MapReduce
  • Motor de procesamiento paralelo sincrónico (BSP) masivo
  • BSP vs. MapReduce
  • Paralelo sincrónico BSP
  • Datos de grafos y procesamiento de datos de grafos con el uso de BSP (Superpasos)
  • Canales de Big Data, incluyendo definición y etapas
  • Big Data con Extracción-carga-transformación (ELT)
  • Caracteríticas de las soluciones de Big Data, consideraciones de diseño y proceso de diseño

Módulo 13: Laboratorio de Ingeniería 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 ingeniería 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 13.1: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de CFU
  • Ejercicio de laboratorio 13.2: Soluciones de Big Data para alcanzar el cumplimiento normativo
  • Ejercicio de laboratorio 13.3: Aumentar la capacidad de análisis de riesgo
  • Ejercicio de laboratorio 13.4: Desarrollar un servicio de analítica de datos innovador
  • Ejercicio de lectura 13.5: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de TCT

  • Ejercicio de laboratorio 13.6: Solución para mitigar los retrasos en el servicio
  • Ejercicio de laboratorio 13.7: Solución para reducir los costos operacionales
  • Ejercicio de lectura 13.8: Lectura y socialización en clase: Antecedentes del caso de estudio de TOB
  • Ejercicio de laboratorio 13.9: Solución para manejar del aumento en el tráfico del sitio web
  • Ejercicio de laboratorio 13.10: Análisis de datos de la campaña de mercadeo y publicidad

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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).