BIG DATA EN LA NUBE

Este curso está diseñado para proporcionar una visión completa de los fundamentos del Big Data, así como de las principales tecnologías en la nube, con especial enfoque en AWS y en la implementación de soluciones escalables y eficientes. A lo largo del curso, se abordarán tanto los conceptos básicos como las arquitecturas avanzadas, incluyendo aspectos esenciales como la optimización, la seguridad, la sostenibilidad y la gobernanza de datos.

Se desarrollarán contenidos estructurados en módulos que permitirán avanzar progresivamente desde los conceptos fundamentales hasta la aplicación práctica en entornos reales, facilitando así una comprensión integral del ecosistema Big Data en la nube.

OBJETIVO GENERAL

Comprender los principios fundamentales del Big Data y las tecnologías asociadas en la nube, especialmente en AWS, adquiriendo las habilidades necesarias para diseñar, implementar y optimizar arquitecturas de datos a gran escala de forma eficiente, segura y sostenible.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Comprender los conceptos clave de Big Data y sus principales desafíos en entornos actuales.
2. Identificar los servicios de almacenamiento y procesamiento en la nube, especialmente en AWS.
3. Aprender a utilizar herramientas como Hadoop y Spark para el procesamiento distribuido de datos.
4. Analizar soluciones de bases de datos NoSQL y sistemas de almacenamiento escalables.
5. Aplicar técnicas de optimización de consultas y rendimiento en entornos de Big Data.
6. Diseñar arquitecturas avanzadas y serverless para el procesamiento de datos.
7. Implementar medidas de seguridad, privacidad y gobernanza de datos.
8. Utilizar herramientas de visualización y orquestación para la toma de decisiones.

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE BIG DATA Y SERVICIOS EN LA NUBE

• 1.1. Conocimiento de los fundamentos de Big Data y servicios en la nube
• 1.2. Uso y almacenamiento de datos
• 1.3. Procesamiento de Big Data en la nube
• 1.4. Análisis y consulta de datos en la nube
• Conclusión del módulo

MÓDULO 2: ARQUITECTURAS AVANZADAS Y OPTIMIZACIÓN

• 2.1. Comprensión de arquitecturas avanzadas de procesamiento
• 2.2. Uso de optimización y rendimiento
• 2.3. Implementación de seguridad y gobernanza de datos
• 2.4. Uso de herramientas de visualización y orquestación
• 2.5. Conocimiento de tendencias y sostenibilidad
• Conclusión del módulo

GLOSARIO DE TÉRMINOS RELEVANTES