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Introducción al Big Data

Introduccion a BigData

Big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. El big data puede ser analizado para obtener datos relevantes que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

Dirigido a profesionales de las TIC, analistas de negocio, responsables de departamentos que deseen profundizar las técnicas de análisis de la información y quieran desarrollar diferentes escenarios para la toma de decisiones.

Objetivo general: Este curso pretende proporcionar los conocimientos primordiales en Big Data para que cualquier profesional de las TIC, emprendedor o profesional de cualquier área, conozca el significado de Big Data y sus aplicaciones para la mejora del rendimiento empresarial.

Objetivos específicos:

  • Identificar el origen, la preparación y calidad de los datos.
  • Obtener una visión general sobre las mejores prácticas y herramientas del ecosistema Big Data.
  • Planear y prevenir problemas en la gestión de información masiva.
  • Aprender a seleccionar la arquitectura en función al proyecto.

Requisitos:

● Conocimientos básicos en computación.
● Laptop de preferencia modelo 2015 o superior.

Instructor:

Fernando Wai Fat Corlay Ramírez
Ingeniero en Data Science de INNT2

Inversión:

Proceso de inscripción:

  • Envía un correo a asistente@clustertic.org confirmando tu interés en participar.
  • Las empresas certificadas deben enviar carta de postulación de sus colaboradores.
  • Las instituciones con convenio deben enviar oficio de postulación para sus estudiantes o profesores.
  • Todos los postulados deben estar registrados en la Base de contactos del Clúster. Usa este enlace para registrarte: http://eepurl.com/dsfbif.

Agenda:

Temario.

Módulo 1.
• Introducción a Big Data.
• Aplicaciones de Big Data.
• Antecedentes Big Data.
• Datos y más Datos.
• Gobierno de Datos.
• Apache Hadoop.
• Comandos Apache Hadoop.
• Tamaño de Bloque Apache Hadoop.
• Factor de Replicación Apache Hadoop.
• Herramientas Hadoop.
• Distribuciones Apache Hadoop.

Módulo 2.
• Apache Spark.
• Drivers y Workers en Apache Spark.
• Cores en Apache Spark.
• RAM en Apache Spark.
• Ejecución de ejemplos.
• Visualización de datos.

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