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Programación y Desarrollo

IFCD0115 PROCESAMIENTO BIG DATA CON SCALA

El scorm IFCD0115 PROCESAMIENTO BIG DATA CON SCALA es una especialidad formativa de la Familia Profesional de la informática y comunicaciones.

  • Duración140 h
  • Unidades5
  • FormatoSCORM 1.2

Sobre este contenido

El scorm IFCD0115 PROCESAMIENTO BIG DATA CON SCALA es una especialidad formativa de la Familia Profesional de la informática y comunicaciones. Con este scorm IFCD0115 Procesamiento Big Data con Scala el alumno será capaz de dominar las herramientas y técnicas necesarias para el procesamiento de Big Data, utilizando Scala y Apache Spark, analizar y visualizar datos a gran escala, implementar proyectos de Big Data de manera eficiente y aplicar las mejores prácticas en seguridad, optimización y gobernanza de datos en proyectos de Big Data.

A quién va dirigido

Este scorm IFCD0115 Procesamiento Big Data con Scala está dirigido a todos los profesionales del desarrollo que quieran dominar las herramientas y técnicas necesarias para el procesamiento de Big Data, utilizando Scala y Apache Spark, analizar y visualizar datos a gran escala, implementar proyectos de Big Data de manera eficiente y aplicar las mejores prácticas en seguridad, optimización y gobernanza de datos en proyectos de Big Data.

Temario

5 unidades didácticas · 140 horas

Contenido5 unidades
SCORM 1

Introducción al procesamiento de big data

  • Comprensión de los Conceptos Básicos de Big Data:
  • - Conocimiento de los principios fundamentales de Big Data.
  • - Familiarización con la terminología y los conceptos clave relacionados con el procesamiento de grandes conjuntos de datos.
  • - Identificación de las principales características que definen el Big Data, como volumen, velocidad, variedad y veracidad.
  • Importancia y Aplicaciones de Big Data:
  • - Reconocimiento de la relevancia de Big Data en diversos sectores y áreas de negocio.
  • - Exploración de casos de uso reales donde el procesamiento de Big Data ha tenido un impacto significativo.
  • - Comprendiendo cómo Big Data puede proporcionar información valiosa y ventajas competitivas.
  • Desafíos en el Manejo de Big Data:
  • - Identificación y análisis de los desafíos comunes que surgen al trabajar con grandes volúmenes de datos.
  • - Evaluación de problemas relacionados con el almacenamiento, procesamiento y análisis de Big Data.
  • - Comprender cómo la infraestructura y las herramientas pueden abordar estos desafíos.
  • Desafíos de Seguridad en Big Data:
  • - Reconocimiento de los desafíos de seguridad específicos en el entorno de Big Data.
  • - Exploración de las amenazas y riesgos comunes asociados con el procesamiento de datos masivos.
  • - Comprender cómo se pueden implementar estrategias de seguridad para proteger los datos de Big Data.
SCORM 2

Fundamentos de scala

  • Introducción a Scala como lenguaje de programación:
  • - Conocimiento de los orígenes y la historia de Scala.
  • - Comprendiendo las razones detrás del desarrollo de Scala como un lenguaje de programación.
  • - Familiarización con las características y ventajas de Scala en comparación con otros lenguajes.
  • Sintaxis básica y estructuras de datos en Scala:
  • - Aprendizaje de la sintaxis básica de Scala, incluyendo la declaración de variables, tipos de datos y operadores.
  • - Exploración de las estructuras de datos fundamentales en Scala, como listas, conjuntos y mapas.
  • - Desarrollo de habilidades para escribir código Scala básico.
  • Programación funcional en Scala:
  • - Comprender los conceptos de programación funcional, como funciones de orden superior y funciones puras.
  • - Aprendizaje de cómo Scala admite programación funcional.
  • - Desarrollo de la capacidad para escribir funciones y trabajar con programación funcional en Scala.
SCORM 3

Apache spark

  • Introducción a Apache Spark:
  • - Conocimiento de los fundamentos de Apache Spark como marco de procesamiento de datos.
  • - Comprendiendo la importancia y las aplicaciones de Apache Spark en el procesamiento de big data.
  • - Familiarización con los desafíos involucrados en el manejo de grandes conjuntos de datos y cómo Spark aborda estos desafíos.
  • Ventajas y Características de Spark:
  • - Aprendizaje de las ventajas clave de Apache Spark en términos de velocidad y eficiencia.
  • - Exploración de las características que hacen que Spark sea adecuado para el procesamiento de big data, como el procesamiento en memoria y la tolerancia a fallos.
  • - Comprender cómo Spark se compara con otras soluciones de procesamiento de big data.
  • Arquitectura y Componentes de Spark:
  • - Conocimiento detallado de la arquitectura interna de Apache Spark, incluyendo los componentes clave como el administrador de clúster, el programador y el administrador de recursos.
  • - Aprendizaje de cómo se estructuran las aplicaciones Spark.
  • - Familiarización con el concepto de RDD (Resilient Distributed Dataset) y su papel en Spark.
  • Transformaciones y Acciones en Spark:
  • - Comprender las transformaciones y acciones en Spark y cómo se utilizan para manipular y procesar datos.
  • - Desarrollo de habilidades para escribir código que implemente transformaciones y acciones en Spark.
SCORM 4

Análisis y virtualización de datos con spark

  • Análisis de datos con Spark:
  • - Comprender los conceptos básicos de análisis de datos con Apache Spark.
  • - Aprender a aplicar algoritmos y técnicas de análisis de datos en conjuntos de datos de gran tamaño.
  • - Adquirir habilidades para procesar y extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.
  • Bibliotecas y herramientas de visualización de datos:
  • - Conocimiento de las bibliotecas y herramientas disponibles para visualizar datos en Spark.
  • - Aprendizaje sobre cómo utilizar estas bibliotecas para crear gráficos y representaciones visuales de datos.
  • - Desarrollo de la capacidad para comunicar resultados de análisis de datos de manera efectiva mediante visualizaciones.
  • Creación de informes y cuadros de mando:
  • - Adquisición de habilidades para crear informes y cuadros de mando basados en los resultados del análisis de datos en Spark.
  • - Comprender cómo diseñar y estructurar informes que presenten de manera efectiva la información extraída.
  • - Aprender a utilizar herramientas de creación de informes y cuadros de mando en el contexto de Spark.
SCORM 5

Implementación de proyectos de big data con scala

  • Planificación y diseño de proyectos de Big Data:
  • - Adquirir conocimientos sobre la planificación de proyectos de Big Data.
  • - Aprender a diseñar proyectos que cumplan con los objetivos de procesamiento de datos y análisis.
  • - Comprender cómo definir requisitos y alcance para proyectos de Big Data.
  • Desarrollo e implementación de soluciones con Scala y Spark:
  • - Conocimiento de las mejores prácticas y enfoques para el desarrollo de soluciones de Big Data utilizando Scala y Apache Spark.
  • - Aprender a implementar soluciones prácticas que aborden desafíos de procesamiento de datos.
  • - Desarrollo de habilidades para utilizar eficazmente Scala y Spark en proyectos reales.
  • Evaluación de proyectos de Big Data:
  • - Aprender a evaluar proyectos de Big Data en términos de su eficacia y cumplimiento de objetivos.
  • - Comprender cómo medir y analizar los resultados de un proyecto de procesamiento de datos.
  • - Adquirir habilidades de evaluación para mejorar continuamente los proyectos de Big Data.
  • Estudio de casos reales de procesamiento de Big Data:
  • - Analizar casos reales de proyectos exitosos y desafíos en el procesamiento de Big Data.
  • - Comprender cómo se aplican los conocimientos adquiridos en situaciones prácticas.
  • - Aprender de las experiencias de proyectos anteriores y las soluciones implementadas.

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