Torusware amplía su oferta formativa con cuatro nuevos cursos en el área de Big Data, cubriendo un amplio espectro de necesidades formativas, desde oportunidades de negocio en Big Data a la instalación y gestión de herramientas avanzadas (tecnologías del ecosistema Hadoop, soluciones NoSQL y R).
Estos cursos son parte central de nuestro nuevo proyecto, Torus Academy, cuyo objetivo es reforzar nuestra actividad formativa y de transferencia de conocimiento en tecnologías de interés para Torusware (microservicios, rendimiento y Big Data). Torusware cuenta con una dilatada experiencia en impartición de formación (más de 3 años formando a profesionales de más de 15 empresas, así como sus valoraciones altamente positivas, nos avalan).
La formación, de carácter eminentemente práctica y a desarrollar en las instalaciones del cliente, es impartida por profesionales de Torusware con dilatada experiencia en los contenidos a desarrollar. A continuación se desgranan los conceptos clave que se desarrollan en nuestro portfolio de cursos en Big Data. Existe además la opción de planes formativos adaptados a los intereses específicos de cada cliente.
Para más información contacten con: academy@torusware.com
– Oportunidades de negocio en Big Data
- ¿Qué es y qué no es Big Data?
- Ejemplos de proyectos Big Data
- Oportunidades de negocio en Big Data. Aproximaciones sectoriales específicas
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- Marketing
- Administración Pública
- Servicios Financieros y Seguros
- Salud
- Retail
- Telcos
- Industria 4.0
- I+D
[plegar] - Casos de uso
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- Visión única de cliente. CRM 360º
- Descubrimiento de relaciones en los datos
- Analítica predictiva
- Optimización de infraestructura IT
- Tecnologías Big Data open source. Ecosistema Hadoop
[plegar]
– Tecnologías Big Data: Ecosistema Hadoop
- ¿Qué es y qué no es Big Data?
- Módulos Big Data y sus herramientas
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- Modelado (Formatos, Compresión, Diseño de Esquemas)
- Ingesta (Periodicidad, Transformaciones, Herramientas)
- Almacenamiento (HDFS)
- Procesado (Batch, Real-Time)
- Orquestación (Oozie)
- Análisis (SQL, Machine Learning, Graphs, UI)
- Gobernación (Atlas, Falcon)
- Integración con BI (Visualización: Pentaho, PowerBI)
[plegar] - La pieza central del Big Data: Hadoop
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- HDFS (Descripción, características, funcionamiento)
- MapReduce (Descripción, características, funcionamiento)
- YARN (Descripción, características, funcionamiento)
[plegar] - Procesado de datos
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- MapReduce, Tez, Pig, Hive, Spark, Storm
[plegar] - Análisis de datos
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- SQL (Impala, Spark SQL, Data Lake Analytics, …)
- Machine Learning (MLib, Mahout, R and RStudio, Azure ML)
- Otros (Spark GraphX, …)
[plegar] - Ejemplos de proyectos Big Data
- Oportunidades de negocio en Big Data.
– Introducción a las Bases de datos NoSQL
- Principios de NoSQL: CAP y BASE
- Clasificación de las Bases de Datos NoSQL (clave-valor, columnares, documentales y de grafos)
- MongoDB
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- Instalación, configuración y ejecución
- Modelo de datos
- Ejemplo de uso
[plegar] - Cassandra
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- Instalación, configuración y ejecución
- Modelo de datos
- Cassandra Query Language
- Ejemplo de uso
[plegar] - Neo4j
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- Instalación, configuración y ejecución
- Modelo de datos
- Cypher
- Ejemplo de uso
[plegar] - Redis
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- Instalación, configuración y ejecución
- Ejemplo de uso
[plegar]
– Ejecución de R en entornos HPC y Big Data
- Computación Paralela y Distribuida
- Entornos HPC (centros supercomputación, clústers HPC, clouds).
- Entornos Big Data (centros supercomputación, sistemas propios, clouds)
- RStudio Server: instalación, configuración y despliegue de códigos R
- Spark-R: instalación, configuración y despliegue de códigos R
- Uso de R con notebooks (Jupyter, Zeppelin)
- Integración con sistemas HPC (ejecución paralela/distribuida) y Big Data (Hadoop)