El curso de arquitectura de sistemas, tecnología para Big Data y los sistemas de información de empresa 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.
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 catalogo 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:
El objetivo de este máster es que los alumnos conozcan en profundidad las diferentes arquitecturas que existen en un entorno Big Data, así como el catálogo de herramientas para el procesamiento batch y online.
También se adquieren conocimientos conceptuales sobre los diferentes CRM´s y ERP´s que son empleados con más frecuencia en las empresas.
- Administración de un clúster Hadoop (HDFS, Namenode, Datanode)
- Diferentes herramientas de ingestas al clúster (Flume, Kafka Sqoop)
- 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.
El curso de Arquitectura de sistemas, tecnología para Big Data y los sistemas de información de empresa está relacionado con el Módulo VI del Máster en Big Data y Business Intelligence
Tema 1: Capas de un ecosistema Big Data Parte 1
- Capa de Almacenamiento
- Hadoop
- HDFS
- Capa de Ingesta
- Batch
- Sqoop
- Real Time
- Flume
- Kafka
- Batch
- Capa de Procesamiento
- Batch
- MapReduce2
- Yarn
- Pig
- Hive y Hive LLAP y BIGSQL
- Spark 1.6 y 2.0 (RDD, DataFrames, Spark MLlib, Spark GraphX, SparkSQL)
- Real Time
- Spark Streaming
- Storm
- Batch
- Capa de Seguridad
- Apache Ranger
- Apache Knox
- Apache Metron
- Capa de Backup
- Dataplane Service
- distcp
Tema 2: Capas de un ecosistema Big Data Parte 2
- Arquitectura de bases de datos NOSQL
- Basados en Documentos: MongoDB, CouchDB
- Basados en Columnas: HBase, Cassandra
- Basados en Grafos: Neo4j, Titan
- Motores de Búsqueda NOSQL
- Apache Drill
- Apache Phoenix
- Apache Kudu
- Capa de Búsqueda e Indexación
- ElasticSearch, Solr
- Capa de Visualización
- Kibana
- Qué es un sistema de información
- Categorías de Sistemas de información
- Sistema para el procesamiento de transacciones
- Sistema de información administrativa
- Sistemas de apoyo a las decisiones
- Sistemas de información para ejecutivos
- Qué es un Sistema de información funcional
- Introducción a los sistemas de información funcionales
- El sistema de información de marketing
- Sistema de información de fabricación
- El sistema de información financiero y administrativo
- El sistema de información de recursos humanos
- CRM´S Orientados al cliente
- Qué es un CRM
- Objetivos de un CRM
- Metodología de un CRM
- Implementación de un CRM
- Áreas de un CRM
- Diferencias entre los tipos de CRM
- CRM´S Orientados al empleado
- Qué es un ERM
- Componentes de un ERM
- Beneficios de un ERM
- Qué es un ERP y su arquitectura
- Qué es un PRM y su arquitectura
- Qué es un CEM y su arquitectura
- Diferencias entre CEM y CRM
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