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Arquitectura de Big Data 2

La persona acreditada es capaz de aplicar las técnicas de Big Data para el procesamiento masivo de datos, utilizando el ecosistema Hadoop y procesos adecuados de integración, transformación y adquisición de datos, de manera ingeniosa.

Habilidades adquiridas
Big Data Hadoop Hbase Hive Spark ETL ELT Web Scraping Linux Gestión de Datos Almacenamiento de Datos
Información adicional de la credencial

Criterios

Autonomía: Trabajar bajo la dirección general.

Influencia: Interactuar e influir en sus colegas.

Complejidad: Aplicar y contribuir al pensamiento creativo o encontrar nuevas formas de completar tareas.

Habilidad: Describir el proceso de instalación del ecosistema de Hadoop en un equipo con Linux.

Habilidad: Explicar el procedimiento de instalación de Hive, Spark y otras herramientas del ecosistema Big Data.

Habilidad: Implementar procesos de integración y transformación de datos mediante flujos ETL y ELT, así como técnicas de adquisición de datos desde diversas fuentes.

Curso: Aprovechar de 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponde a 1 crédito.

Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.

SINF-603