Temario del curso
Fundamentos de la ingeniería de plataformas para grandes volúmenes de datos
- Introducción a las aplicaciones que manejan gran cantidad de datos
- Desafíos en la construcción de plataformas orientadas al big data
- Descripción general de las arquitecturas de procesamiento de datos
Modelado y gestión de datos
- Principios para el modelado de datos con fines de escalabilidad
- Opciones de almacenamiento y optimización de datos
- Gestión del ciclo de vida de los datos en entornos distribuidos
Frameworks para el procesamiento de big data
- Descripción general de herramientas como Hadoop, Spark y Flink
- Diferencias entre procesamiento por lotes y en tiempo real
- Configuración básica de canalizaciones de big data
Plataformas analíticas en tiempo real
- Diseño arquitectónico para soluciones analíticas instantáneas
- Motores de procesamiento en tiempo real como Kafka Streams y Apache Storm
- Creación de paneles e instrumentos visuales actualizados al instante
Organización de flujos de trabajo de datos
- Gestión de tareas mediante Apache Airflow y otros mecanismos similares
- Automatización eficiente de procesos relacionados con los datos
- Monitoreo permanente y generación de alertas para estas canalizaciones<\/li>
Seguridad y cumplimiento normativo de las plataformas
- Prácticas recomendadas para proteger plataformas de datos
- Mantención del respeto a la privacidad y al cumplimiento legislativo en el ámbito de los datos
- Establecimiento de controles de acceso seguros a dicha información
Afinamiento y optimización del rendimiento
- Técnicas para mejorar la velocidad de transferencia y reducir latencias en el flujo de datos
- Estrategias escalables aplicables a plataformas que manejan grandes volúmenes de información
- Metodologías para evaluar y monitorizar indicadores de rendimiento
Casos prácticos y recomendaciones clave
- Análisis detallado de proyectos exitosos relacionados con plataformas de datos
- Enseñanzas aprendidas de líderes industriales en este sector
- Tendencias recientes y perspectivas futuras de la ingeniería de plataformas para big data
Proyecto final práctico
- Diseño conceptual de una solución adecuada a las necesidades de una aplicación específica con grandes volúmenes de datos
- Implementación inicial del esquema descrito mediante la creación de un prototipo funcional para dicha canalización
- Evaluación del desempeño y capacidad escalable obtenidos por el sistema elaborado
Síntesis final e indicaciones sobre los siguientes pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimiento básico sobre estructuras y algoritmos de datos
- Experiencia programando con Java, Scala o Python
- Familiaridad con conceptos fundamentales de bases de datos y SQL
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de datos
- Líderes técnicos
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Reseñas (1)
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