Arquitectura para entornos de Big Data & Cloud

Arquitectura para entornos de Big Data & Cloud

Aprende a definir los planos y arquitecturas de Big Data & Machine Learning de manera profesional sobre entornos ON-PREMISE y CLOUD (Azure, AWS. GCP, Databricks). Aprenderás las vistas arquitectónicas que una solución de Big Data & Machine Learning debe definir para garantizar que el equipo de trabajo realice una correcta implementación y despliegue: vista conceptual, tecnológica, infraestructura, gobierno, seguridad, calidad, devops, modelamiento, entre otras; utilizando los ecosistemas tecnológicos de Hadoop, Azure, AWS, GCP y Databricks. Es un curso ideal para aquellos profesionales que tienen conocimientos conceptuales básicos de Big Data o Machine Learning y aspiran a posiciones de arquitectura o liderazgo técnico.

55.00
55.0 USD 55.00
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Responsable Carlos Fierro
Última actualización 11/08/2023
Tiempo de finalización 13 minutos
Miembros 1
  • MÓDULO 1: Big Data Solution Architect Profesional
    • Vistas arquitectónicas en Big Data
    • Vistas Conceptual para definición de Componentes
    • Vistas Tecnológicas para Implementación de Componentes
    • Vistas de Patrones de Diseño para Definición de Estándares
    • Vistas de Infraestructura para Soporte Hadware
    • Vistas de Gobierno para Administración de Procesos y Datos
    • Vistas de Seguridad para Control de Accesos
    • Vistas de Modelamiento para Definición de Tablas y Colecciones
    • Vistas de Calidad para Preparación de Datos
    • Vistas de Devops para Puesta en Producción
  • MÓDULO 2: Arquitectura Conceptual y Tecnológica
    • Procesos Batch y Tipos de Arquetipos
    • Procesos Real-Time y Tipos de Arquetipos
    • Procesos Analíticos y Tipos de Arquetipos
    • Patrones de Diseño
    • Arquitectura Tecnológica Estándar basada en Hadoop (Cloudera y Hortonwork)
    • Arquitectura Tecnológica Estándar basada en AWS
    • Arquitectura Tecnológica Estándar basada en AZURE
    • Arquitectura Tecnológica Estandár basada en GCP
    • Arquitectura Tecnológica Estandár basada en DATABRICKS
  • MÓDULO 3: Arquitectura de Infraestructura
    • Infraestructura On-Premise basada en Hadoop
    • Infraestructura Cloud para AWS
    • Infraestructura Cloud para AZURE
    • Infraestructura Cloud para GCP
    • Infraestructura Cloud para DATABRICKS
    • Infraestructura Híbrida On-Premise/Cloud
    • Infraestructura Híbrida Multi/Cloud
  • MÓDULO 4: Arquitectura de Gobierno, Modelamiento y Seguridad
    • Modelamiento de Datos
    • Modelamiento de Datos Estructurados
    • Modelamiento de Datos Semi-Estructurados
    • Modelamiento de Datos No Estructurados
    • Gobierno de Datos
    • Gobierno de Procesos: Datalake
    • Gobierno de Modelamiento: Datamesh
    • Gobierno de Recursos Computacionales: Tuning
    • Seguridad de Datos en Reposo
    • Seguridad de Datos en Movimiento
  • MÓDULO 5: Arquitectura de Procesos, Calidad y Devops
    • Seguridad de Datos Cloud
    • Arquitectura Lambda
    • Arquitectura Kappa
    • Data Quality sobre un Datalake
    • Data Quality sobre un Datamesh
    • Arquitectura de Procesos para ETL
    • Arquitectura de Procesos para Programming
    • Arquitectura de Procesos para Real-Time
    • Arquitectura de Procesos para Machine Learning
    • Arquitectura de Procesos para Deep Learning
    • Proceso de Devops y pase a Producción