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14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)
A medida que más y más proyectos de software y TI migran de procesamiento local y administración de datos a procesamiento distribuido y almacenamiento de big data, los Gerentes de Proyecto encuentran la necesidad de actualizar sus conocimientos y habilidades para comprender los conceptos y prácticas relevantes para proyectos y oportunidades de Big Data.
Este curso presenta a los Project Managers al marco de procesamiento de Big Data más popular: Hadoop.
En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los componentes principales del ecosistema de Hadoop y cómo estas tecnologías pueden usarse para resolver problemas a gran escala. Al aprender estas bases, los participantes también mejorarán su capacidad de comunicarse con los desarrolladores e implementadores de estos sistemas, así como con los científicos y analistas de datos que involucran muchos proyectos de TI.
Introducción
Por qué y cómo los equipos de proyecto adoptan Hadoop.
Como empezó todo
El rol del Project Manager en los proyectos de Hadoop
Comprender la arquitectura y los conceptos clave de Hadoop
HDFS
Mapa reducido
Otras piezas del ecosistema Hadoop
¿Qué constituye Big Data?
Diferentes enfoques para almacenar Big Data
HDFS (Hadoop Distributed File System) como la base
Cómo se procesa Big Data
El poder del procesamiento distribuido
Procesando datos con Map Reduce
Cómo se recogen los datos paso a paso
El papel de la agrupación en el procesamiento distribuido a gran escala
Descripción arquitectónica
Enfoques de agrupamiento
Agrupar sus datos y procesos con YARN
El papel de la base de datos no relacional en el almacenamiento de Big Data
Trabajando con la base de datos no relacional de Hadoop: HBase
Descripción general de arquitectura de almacenamiento de datos
Administrar su almacén de datos con Hive
Ejecutar Hadoop desde scripts de shell
Trabajando con Hadoop Streaming
Otras herramientas y utilidades de Hadoop
Comenzando en un proyecto de Hadoop
Desmitificando la complejidad
Migrar un proyecto existente a Hadoop
Consideraciones de infraestructura
Escalar más allá de sus recursos asignados
Las partes interesadas del proyecto Hadoop y sus herramientas
Desarrolladores, científicos de datos, analistas de negocios y gerentes de proyecto
Hadoop como base para nuevas tecnologías y enfoques
Observaciones finales
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