En los últimos años, la cantidad de datos disponibles en nuestras empresas se ha disparado debido a la explosión del IoT, redes sociales, comercio online, etcétera. Estos datos, de gran volumen y complejidad, no pueden ser tratados de la forma tradicional por lo que, de esta necesidad, surge el Big Data. Este Curso de Big Data para Empresas te adentra en las diferentes herramientas que conforman el ecosistema del Big Data y te prepara para ser capaz de implementar estas técnicas en el entorno empresarial. Conocerás la historia y cómo se ha llegado a la creación del Big Data, cómo planificar un proyecto desde su diagnóstico inicial hasta la etapa final de valoración del impacto y cómo usar estas herramientas, unida a la inteligencia de negocio, para analizar los datos y actuar al respecto.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA ¿Qué es Big Data? La era de las grandes cantidades de información: historia del big data La importancia de almacenar y extraer información Big Data enfocado a los negocios Open data Información pública IoT (Internet of Things-Internet de las cosas) UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA Diagnóstico inicial Diseño del proyecto Proceso de implementación Monitorización y control del proyecto Responsable y recursos disponibles Calendarización Alcance y valoración económica del proyecto UNIDAD DIDÁCTICA 3. BIG DATA Y MARKETING Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones Toma de decisiones operativas Marketing estratégico y Big Data Nuevas tendencias en management UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA Tipos de herramientas para BI Productos comerciales para BI Productos Open Source para BI Beneficios de las herramientas de BI UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Cuadros de Mando Integrales (CMI) Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA Concepto de Web Semántica Linked Data Vs. Big Data Lenguaje de consulta SPARQL UNIDAD DIDÁCTICA 7. BATCH PROCESSING Introducción MapReduce Hadoop Apache Hadoop YARN Agregación de los logs de YARN Obtención de datos en HDFS Planificación de un clúster Hadoop Instalación y configuración de Hive, Pig e Impala 9.Clientes Hadoop incluidos en Hue Configuración avanzada de un cluster Seguridad Hadoop Gestión de recursos Mantenimiento de un cluster 14.Solución de problemas y monitorización de un cluster UNIDAD DIDÁCTICA 8. STREAM PROCESSING Fundamentos de Streaming Processing Spark Streaming Kafka Pulsar y Apache Apex Implementación de un sistema real-time Productos relacionado