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Temario del curso
Fundamentos de la ingeniería de plataformas para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos
- Introducción a las aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos
- Desafíos en la ingeniería de plataformas para big data
- Visión general de las arquitecturas de procesamiento de datos
Modelado y gestión de datos
- Principios de modelado de datos para escalabilidad
- Opciones de almacenamiento de datos y optimización
- Gestión del ciclo de vida de los datos en entornos distribuidos
Marques de trabajo de procesamiento de big data
- Visión general de herramientas de procesamiento de big data (Hadoop, Spark, Flink)
- Procesamiento por lotes frente a procesamiento en streaming
- Configuración de un pipeline de procesamiento de big data
Plataformas de análisis en tiempo real
- Diseño de arquitecturas para análisis en tiempo real
- Motores de procesamiento de streaming (Kafka Streams, Apache Storm)
- Creación de tableros y visualizaciones en tiempo real
Orquestación de pipelines de datos
- Gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow y otras herramientas
- Automatización de pipelines de datos para mejorar la eficiencia
- Monitoreo y alertas para pipelines de datos
Seguridad y cumplimiento en plataformas
- Mejores prácticas de seguridad para plataformas de datos
- Garantía de privacidad de datos y cumplimiento normativo
- Implementación de controles de acceso seguros a los datos
Ajuste de rendimiento y optimización
- Técnicas para optimizar el rendimiento y la latencia en el procesamiento de datos
- Estrategias de escalabilidad para plataformas que manejan grandes volúmenes de datos
- Pruebas de rendimiento y monitoreo
Estudios de caso y mejores prácticas
- Análisis de implementaciones exitosas de plataformas de datos
- Lecciones aprendidas de líderes de la industria
- Tendencias emergentes en la ingeniería de plataformas para aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos
Proyecto final integrador
- Diseño de una solución de plataforma para una aplicación que maneja grandes volúmenes de datos
- Implementación de un prototipo del pipeline de procesamiento de datos
- Evaluación del rendimiento y la escalabilidad de la plataforma
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de estructuras de datos y algoritmos básicos
- Experiencia con programación en Java, Scala o Python
- Familiaridad con conceptos básicos de bases de datos y SQL
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de datos
- Líderes técnicos
21 Horas
Testimonios (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
