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Cloud Computing Foundation + Big Data Foundation

Este pack permite obtener conocimientos  sobre el impacto de los sistemas en la nube o cloud, la relevancia para las empresas en su uso y el Big Data como gran tendencia para la gestión de grandes volúmenes de datos. Ambos cursos permiten obtener la certificación asociada.

  • Incluye examen de certificación Cloud Computing Foundation
  • Incluye examen de certificación Big Data Foundation

Pack incluye los cursos:

Cloud Computing Foundation Certificate

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    Información general

    El curso de certificación CLOUD COMPUTING FOUNDATION, es un curso que entrega una visión general y conceptual del sistema cloud computing y su relación con otras áreas de Information Management. Dicha visión se basa en el conocimiento de los conceptos fundamentales de Cloud Computing y la comprensión de la arquitectura, diseño y despliegue de la plataforma de la Cloud Computing y su incorporación en la organización.

    Objetivos

    El Programa permitirá al participante:

    • Obtener conocimientos sólidos de los conceptos básicos de Cloud Computing.
    • Obtener un entendimiento general de los requerimientos necesarios para implementar y administrar Cloud Computing con una perspectiva neutral.
    • Entender el uso correcto de las tecnologías de Cloud y como estas proporcionan beneficios a la organización.
    • Obtener el certificado oficial de Cloud Computing Foundation.

    Dirigido a

    Aquellas personas que necesitan conocer, entender y usar Cloud Computing, así como aquellos que estarán tomando un papel en la estrategia de implementación de sistemas cloud, los beneficios y desafíos que esta presenta para la organización.

    Requisitos

    Sin requisitos formales para este programa

    Temario

    • Principios de Cloud Computing
      • Explicar qué es Cloud Computing
      • Comparación de los cuatro modelos de Cloud Computing (nube privada, pública, comunitaria e híbrida)
      • Describir los tres modelos de servicios de Cloud Computing (SaaS, PaaS e IaaS)

      EVOLUCIÓN HACIA CLOUD COMPUTING

      • Describiendo los principales conceptos desde los que se ha desarrollado Nube Informática
      • Explicar el rol de la red y los servidores en Cloud Computing
      • Describir el rol de Internet en Cloud Computing
      • Explicar el rol de la virtualización en Cloud Computing
      • Describir el rol de los servicios gestionados en Cloud Computing

      USANDO CLOUD COMPUTING

      • Explicar la diferencia entre una arquitectura de propósito específico y una arquitectura
      • multipropósito
      • Describir la Arquitectura Orientada a Servicios

      BENEFICIOS Y LIMITACIONES DE CLOUD COMPUTING

      • Identificar los principales beneficios de Cloud Computing
      • Identificar las principales limitaciones de Cloud Computing
      • Examen
    • Implementación y Gestión de Cloud Computing
      • Describir los componentes principales de un entorno de Cloud local y como están interconectados
      • Describir el uso de una red privada virtual (VPN) para acceder a la red de área local (LAN)
      • Describiendo los riesgos de la conexión de una red Nube local a la internet pública  

      GESTIÓN DE LOS SERVICI

    • Duración: 16 hrs.

Big Data Foundation Certificate

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    Información general

    El curso de certificación BIG DATA FOUNDATION, es un curso básico diseñado para proporcionarle a usted un grado de experiencia práctica en el uso de dos de las más populares tecnologías en el procesamiento de Big Data –Hadoop y MongoDB. Donde Usted tendrá la oportunidad de practicar instalando estas dos tecnologías a través de nuestros talleres. El curso expone a usted las tecnologías de Big Data en un escenario de la vida real con el fin de obtener resultados de conjuntos de datos reales de Twitter. como punto de inicio en el viaje de Big Data dentro de la organización.

    Objetivos

    El Programa permitirá al participante:

    • Explicar Big Data, su origen y sus características.
    • Discutir sobre las herramientas aplicables al  procesamiento de Big Data.
    • Explicar la extracción de datos.
    • Conocer las tecnologías de Big Data más  populares: Hadoop y MongoDB.
    • Conocer sobre los proyectos de Big Data y  los principales actores involucrados.

    Dirigido a

    Aquellas personas que necesitan conocer, entender y usar Big Data, así como aquellos que estarán tomando un papel en la estrategia de implementación de Big Data para enfrentar los desafíos de gestión de la información con grandes volúmenes de datos

    Requisitos

    Sin requisitos formales para este programa

    Temario

    • Introducción al curso
      • Introducción al curso
      • Objetivos de aprendizaje del curso
      • Agenda del curso
      • Actividades
      • Examen
      • Libro de curso
      • Cloud Credential Council® (CCC)
      • Valor de certificación
    • Fundamentos de Big Data
      • Big Data: historia, descripción general y características
        • Historia
        • Descripción general de Big Data – Definición
        • Descripción general de Big Data: beneficios
        • Características de Big Data – Volumen
        • Características de Big Data – Velocidad
        • Características de Big Data – Variedad
      • Big Data Technologies – Descripción general
        • Hadoop – Introducción
        • Hadoop – Ejemplo de uso
        • Hadoop – Conceptos
        • Hadoop: casos de uso
        • MongoDB – Introducción
        • MongoDB – Características
        • MongoDB – Conceptos
        • MongoDB – Casos de uso
      • Historias de éxito de Big Data
        • Privacidad – Cumplimiento
        • Privacidad – Desafíos
        • Privacidad – Enfoque
        • Ética
      • Proyectos de Big Data
        • ¿Quién debería estar involucrado?
        • ¿Qué está involucrado?
    • Grandes fuentes de datos
      • Fuentes de datos de la empresa
        • Sistemas empresariales
        • Oracle
        • SAP
        • Microsoft
        • Almacenes de datos
        • Datos no estructurados – Introducción
        • Datos no estructurados: metadatos
      • Fuentes de datos de medios sociales
        • Introducción
        • Facebook – Introducción
        • Facebook – Public Feed API
        • Facebook: API de estadísticas de palabras clave
        • Facebook – Graph API
        • Twitter – Introducción
        • Twitter – API de transmisión
        • Twitter – API REST
        • Otros medios sociales
      • Fuentes de datos públicos
        • Introducción
        • Tiempo
        • Economía
        • Finanzas
        • Cuerpos regulatorios
    • Minería de datos: conceptos y herramientas
      • Minería de datos – Introducción
        • Introducción
        • Tipos de minería de datos: descripción general
        • Tipos de minería de datos: clasificación
        • Tipos de minería de datos: asociación
        • Tipos de minería de datos: agrupamiento
      • Minería de datos – Herramientas
        • Introducción
        • Weka
        • Módulos de aplicaciones Weka
        • KNIME
        • KNIME – Ejemplo
        • Lenguaje R
    • Big Data Technologies – Hadoop
      • Fundamentos de Hadoop
        • Introducción
        • Componentes principales de Hadoop
        • Componentes adicionales de Hadoop
      • Instalar y configurar
        • Descargar
        • Como instalar y configurar
      • MapReduce
        • Introducción
        • ¿Como funciona?
      • Procesamiento de datos con Hadoop
        • Introducción
        • Análisis de sentimiento de twitter : descripción general
        • Análisis de sentimiento de twitter : algoritmo
        • Análisis de registro de red: descripción general
        • Análisis de registro de red: Algoritmo
    • Big Data Technologies – MongoDB
      • Fundamentos de MongoDB
        • Introducción
        • Replicación
        • Sharding
        • Sharding y replicación
        • Ecosistema MongoDB: idiomas y controladores
        • Ecosistema MongoDB – Integración de Hadoop
        • Ecosistema MongoDB – Herramientas
      • Instalar y configurar
        • Descargar
        • Cómo instalar y configurar
      • Bases de datos de documentos
        • Introducción
        • Documentos
        • Consideraciones de diseño de documentos
        • Campos
      • Modelado de datos con bases de datos de documentos
        • Introducción
        • Análisis de opinión de twitter
        • Análisis de sentimiento de twitter – algoritmo
        • Análisis de registro de red
        • Análisis de registro de red – algoritmo
      • Consideraciones de diseño de documentos
      • Campos
    • Duración: 20 hrs.

$850.000 $637.500

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