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Formación : Big Data, síntesis técnica

Big Data, síntesis técnica




En esta síntesis se presentarán los retos y las aportaciones de los macrodatos o Big Data, así como las tecnologías disponibles para su implantación. Seguirá los pasos de un proyecto de datos masivos desde la instalación de una plataforma de Big Data, la ingestión y el procesamiento de datos hasta la visualización de los resultados.


ABIERTA
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A MEDIDA

Formación en tus instalaciones, en nuestro centro o a distancia

Ref. BAG
  2d - 14h00
Duración, formato, fechas y lugar: ¡Tú decides, nosotros nos encargamos de organizarlo!

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En esta síntesis se presentarán los retos y las aportaciones de los macrodatos o Big Data, así como las tecnologías disponibles para su implantación. Seguirá los pasos de un proyecto de datos masivos desde la instalación de una plataforma de Big Data, la ingestión y el procesamiento de datos hasta la visualización de los resultados.


Objetivos pedagógicos
Una vez finalizada la formación, el participante podrá:
Descubrir los conceptos clave de los Big Data
Comprender el ecosistema tecnológico de un proyecto de Big Data
Evaluar las técnicas de gestión de flujos de datos masivos
Implementar modelos de análisis estadísticos para responder a las necesidades de la empresa
Descubrir las herramientas de visualización de datos

Público afectado
Minería de datos, investigadores estadísticos, desarrolladores, gestores de proyecto y consultores de inteligencia empresarial.

Requisitos previos
Conocimientos básicos de modelos relacionales, estadística y lenguajes de programación. Conocimientos básicos de los conceptos de la Inteligencia Empresarial (Business Intelligence).

Modalidades prácticas
Demostración
Presentar la plataforma Hadoop y sus componentes básicos, utilizar un ETL para gestionar los datos, crear modelos de análisis y cuadros de control.

Programa de la formación

1
Comprender los conceptos clave y los retos de los Big Data

  • Los orígenes de los Big Data.
  • El valor de los datos: un cambio importante.
  • Los datos como materia prima.
  • Las cifras clave del mercado en el mundo y en Francia.
  • Los retos de los Big Data: Rendimiento de la inversión (ROI), organización y confidencialidad de los datos.
Demostración
Presentación de una arquitectura de Big Data.

2
Tecnologías de Big Data

  • Arquitectura y componentes de la plataforma Hadoop 2.
  • Modos de almacenamiento (NoSQL, HDFS).
  • Funcionamiento de MapReduce y Yarn...
  • Principales distribuciones de Hadoop: Hortonworks, Cloudera, MapR, etc.
  • Tecnologías emergentes: Spark, Storm, Machine Learning Azure, etc.
  • Cómo instalar una plataforma Hadoop.
  • Presentación de tecnologías específicas para Big Data (Talend, Tableau, Qlikview, etc.).
Demostración
Instalación de una plataforma completa de Big Data.

3
Procesamiento de Big Data

  • Funcionamiento del sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS por su sigla en inglés).
  • Importar datos a HDFS.
  • Tratamiento de datos con PIG.
  • Consultas SQL con HIVE.
  • Creación de flujos de datos masivos con un ETL.
Demostración
Implementación de flujos de datos masivos.

4
Métodos de análisis y tratamiento de datos para Big Data

  • Métodos de exploración.
  • Segmentación y clasificación.
  • Aprendizaje automático, estimación y predicción.
  • Tiempo real e IA.
  • Aplicación de modelos.
Demostración
Presentación del entorno Spark, Jupyter Notebook, R Notebook y Shiny. Configuración de análisis de aprendizaje automáticos con los lenguajes R, Python y Scala.

5
Visualización de datos y representación de los datos de forma visual

  • Principales soluciones en el mercado.
  • Ir más allá de los informes estáticos.
  • La visualización de datos y el arte de contar las cifras de forma creativa y lúdica.
  • Medir la reputación online, la notoriedad de una marca, la experiencia y la satisfacción de los clientes...
Demostración
Presentación y utilización de una herramienta de visualización de datos para crear análisis dinámicos.

6
Conclusión

  • Las condiciones del éxito.
  • Síntesis de las mejores prácticas.
  • Bibliografía.


Fechas y lugares
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