Omitir los comandos de cinta
Saltar al contenido principal
Inicio de sesión
Universidad EAFIT
Carrera 49 # 7 sur -50 Medellín Antioquia Colombia
Carrera 12 # 96-23, oficina 304 Bogotá Cundinamarca Colombia
(57)(4) 2619500 contacto@eafit.edu.co

Curso: Tecnologías de BIG DATA en la nube

Medellín


Presentar los fundamentos de big data, las técnicas, las herramientas y la metodología para llevar a cabo proyectos que involucren el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

​La universidad hace parte del Centro de Excelencia y Apropiación en big data y data analytics -Alianza Caoba.


Caoba está basada en una alianza entre universidades, el Gobierno Nacional y el sector privado para crear herramientas que permitan gestionar grandes volúmenes de datos.


Fundamentos de big data


  • Introducción a big data.
  • Factores empresariales y tecnológicos.
  • Características y tipos de datos en entornos de big data.
  • Casos de uso.
  • Big data: ciclo de vida de proyectos.
  • Tipos de analítica en big data.


Evolución de BI hacia Big Data


  • BI tradicional.
  • BI de big data.
  • Reportería, dashboards.
  • Evolución de BI.


Frameworks para Big Data


  • Ecosistema Hadoop.
  • Ecosistema Framewok spark.
  • Otros frameworks: Kafka, Storm, Flint, Drill.


Big data en la cloud


  • Oportunidades de Big Data en la nube.
  • Principales jugadores de big data en la nube:
  • Amazong AWS.
  • Introducción a Microsoft AZURE
  • Introducción a Google Data Plataform 


Gestión de datos en entornos big data


  • Planificación, control y supervisión de la gestión de datos.
  • Manejo de datos de referencia y gestión de datos maestros (MDM).
  • Gobernanza de la información en la cloud.
Profesionales TIC's, ingenieros y/o tecnólogos en sistemas, informática o áreas afines. Se requiere que el estudiante tenga experiencia o conocimiento en gestión y administración de infraestructura TI para procesamiento de datos -ingeniería de datos.

​Por medio de la metodología teórico práctica se propende por la interacción de los estudiantes apoyada en dos elementos; i) la conceptualización, orientada a la comprensión de los temas abordados en la estructura del programa y ii) las herramientas, como habilitantes para la aplicación de los conceptos.

    Rutas asociadas

    Perfiles asociados