Curso de Arquitectura de sistemas, tecnología para Big Data y los sistemas de información de empresa (ERP, CRM, SCM, etc.)

Duración

60 horas / 6 semanas

Convocatoria

02 de Junio, 2021

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El curso se basa principalmente en exponer y explicar cada una de las piezas que componen un ecosistema Big data a través de la segunda distribución más utilizada en las empresas (Hortonworks), así como el estudio y análisis de las diferentes estrategias de negocio enfocadas a los clientes como son el CRM y la integración de todos los de sus respectivos departamentos a través de un ERP.

 

Dirigido a:

Los alumnos podrán acceder siempre y cuando estén en posesión de una titulación universitaria, preferiblemente perteneciente a los campos de la Informática, Telecomunicaciones.

 

Objetivo General:

El objetivo principal de curso es que, a partir de la generación de información relevante de diferentes fuentes dentro de la empresa, y con el uso del catálogo de herramientas que nos proporciona el ecosistema Big Data, seamos capaces de gestionar y almacenar datos en diferentes formatos, con el objetivo de generar conocimiento para el negocio, a través de cualquier herramienta de visualización o de analítica.

 

Objetivos Específicos:

  • Obtener conocimiento sobre la administración de un clúster Hadoop (HDFS, Namenode, Datanode) a través de la distribución de Hortonworks 2.6.x
  • Identificar diferentes herramientas de ingestas al clúster (Flume, Kafka Sqoop)
  • Conocer la base de datos NO SQL y herramientas de visualización
  • Obtener conocimiento de herramientas para Securizar un entorno Big Data
  • Aprende Como gestionar entornos cloud (AWS y Azure)
  • Conocer las arquitecturas básicas de un CRM y ERP en las empresas

 

Salidas profesionales:

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de desarrollar la profesión de Arquitecto, Administrador, Analista o Desarrollador en entornos Big Data, especialmente en el sector Banca y Aseguradoras.

 

Este curso está relacionado con uno de los Módulos del Máster en Big Data y Business Intelligence

 

Curso de Arquitectura de sistemas, tecnología para Big Data y los sistemas de información de empresa (ERP, CRM, SCM, etc.)

Temario:

 

Tema 1: Capas de un ecosistema Big Data Parte 1

  • Capa de Almacenamiento
  • Capa de Ingesta
  • Sqoop
  • Flume
  • Kafka
  • Capa de Procesamiento
  • MapReduce2
  • Yarn
  • Pig
  • Hive – Hive LLAP – BIGSQL
  • Spark 1.6 y 2.0 (RDD, DataFrames, Spark MLlib, Spark GraphX, SparkSQL)
  • Spark Streaming
  • Storm
  • Capa de Seguridad y acceso a los datos
  • Apache Ranger
  • Apache Knox
  • Apache Metron
  • Linaje y Trazabilidad
  • Capa de Backup
  • Dataplane Service
  • distcp

 

Tema 2:  Capas de un ecosistema Big Data Parte 2

  • Arquitectura de bases de datos NOSQL
  • Motores de Búsqueda NOSQL
  • Capa de Búsqueda e Indexación
  • Capa de Visualización

 

Tema 3: Introducción a los sistemas de información

  • Cuadro de Mando Integral
  • Dashboards
  • Query & Reporting

 

Tema 4: Arquitectura de un CRM, ERP

  • CRM´S Orientados al cliente
  • CRM´S Orientados al empleado

 

Metodología:

EADIC ofrece formación técnica online para ingenieros y arquitectos. Todos los cursos se imparten a través de nuestro campus virtual en un entorno cómodo y flexible al eliminar los desplazamientos y los horarios rígidos de la formación presencial. Cuenta además con diversas herramientas de comunicación que permiten estar en contacto con los profesores y los compañeros de edición, asegurando así una formación eficaz con un alto grado de aprovechamiento para el alumno. La documentación, que puede ser descargada desde el campus, se dispone debidamente desarrollada y acompañada de contenido adicional de interés ofrecido por los profesores. La evaluación del aprovechamiento del curso se realizará por pruebas teóricas y prácticas también en formato online.

En resumen: en EADIC no sólo hallarás un lugar donde mejorar tu formación, sino un punto de encuentro para profesionales de la ingeniería y la construcción donde poder intercambiar opiniones y conocimiento.

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