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