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Objetivos

Conoce las bases y conceptos generales necesarios para empezar en BigData y analítica de datos.

  • Conocer los motivos de la aplicación de BigData. BigData no son símplemente muchos datos.
  • Conocer el paradigma de aplicación di BigData, sus retos, principios y propiedades
  • Conocer las características de la naturaleza de los Datos en BigData
  • Entender las estrategias de procesamiento de datos
  • Saber qué es la analítica de datos y cuál es el papel del científico de datos
  • Situar las herramientas que forman parte del ecosistema BigData.

¿A quién va dirigido?

Técnicos que quieran comenzar a introducirse en el ámbito de BigData.

Contenidos

1. El concepto de BigData.

  • ¿qué es BigData?
  • Evolución de Big Data
  • Dónde aplica el uso de BigData.

2. El paradigma de BigData

  • Retos y problemas de la gestión de BigData con sistemas tradicionales
    • Gestión del Almacenamiento
    • Complejidad
    • Estructura cambiante
  • Principios y propiedades de un sistema BigData
    • Robustez
    • Tolerancia a fallos
    • Latencia
    • Escalabilidad
    • Mantenimiento
  • Escalabilidad horizontal vs Escalabilidad vertical.

3. Los datos en BigData

  • Características de los datos
  • Modelos de representación.
  • Persistencia de Datos. La necesidad de NoSQL.

4. Procesado de BigData

  • Motivación en el procesado
  • Modelo de computación distribuida: MapReduce
  • Analítica de datos y Data Science.
  • Eventos, colas, y Streams

5. La arquitectura Lambda

6. Estrategias y ecosistemas BigData

  • Procesado en Batch: Hadoop, Cassandra, Hive, Pig, HBase, Spark
  • Procesado en Tiempo Real: Spark, Flume, Google Data Model.

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