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Temario del curso
Fundamentos de la Ingeniería de Plataformas Intensivas en Datos
- Introducción a las aplicaciones intensivas en datos
- Desafíos en la ingeniería de plataformas para big data
- Visión general de las arquitecturas de procesamiento de datos
Modelado y Gestión de Datos
- Principios del modelado de datos para escalabilidad
- Opciones de almacenamiento de datos y optimización
- Gestión del ciclo de vida de los datos en un entorno distribuido
Frameworks de Procesamiento de Big Data
- Visión general de las herramientas de procesamiento de big data (Hadoop, Spark, Flink)
- Procesamiento por lotes vs. procesamiento en streaming
- Configuración de un pipeline de procesamiento de big data
Plataformas de Análisis en Tiempo Real
- Arquitectura para análisis en tiempo real
- Motores de procesamiento de streaming (Kafka Streams, Apache Storm)
- Construcción de dashboards y visualizaciones en tiempo real
Orquestación de Pipelines de Datos
- Gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow y otros
- Automatización de pipelines de datos para eficiencia
- Monitoreo y alertas para pipelines de datos
Seguridad y Cumplimiento de la Plataforma
- Mejores prácticas de seguridad para plataformas de datos
- Asegurar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo
- Implementación de controles de acceso seguros a los datos
Ajuste de Rendimiento y Optimización
- Técnicas para optimizar el rendimiento y la latencia de los datos
- Estrategias de escalado para plataformas intensivas en datos
- Medición y monitoreo del rendimiento
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Análisis de implementaciones exitosas de plataformas de datos
- Lecciones aprendidas de líderes de la industria
- Tendencias emergentes en la ingeniería de plataformas intensivas en datos
Proyecto Final
- Diseño de una solución de plataforma para una aplicación intensiva en datos
- Implementación de un prototipo del pipeline de procesamiento de datos
- Evaluación del rendimiento y la escalabilidad de la plataforma
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de estructuras de datos y algoritmos básicos
- Experiencia con programación en Java, Scala o Python
- Conocimiento de los conceptos básicos de bases de datos y SQL
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de datos
- Líderes técnicos
21 Horas
Testimonios (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
