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IFC04CM19. INTRODUCCIÓN A APACHE HADOOP Y BIG DATA

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DEPARTAMENTO: Formación Profesional
MODALIDAD: Curso
DESTINATARIOS: Catedráticos de Enseñanza Secundaria
Profesores Técnicos de FP
Profesores de Enseñanza Secundaria
Nº DE PLAZAS: 20
REQUISITOS: Profesorado de Formación profesional. Tendrán preferencia los profesores de la familia profesional de Informática (IFC).
CERTIFICACIÓN: 3
Nº DE HORAS
TOTALES:
30
Nº DE HORAS
PRESENCIALES:
30
PONENTE/S: RAMÓN DE LA ROSA FALGUERA.
Ingeniero Técnico Superior Telecomunicaciones.
Big Data Specialist en PUE.
OBJETIVOS: 1. Conocer el entorno Big Data
2. Conocer la arquitectura y el ecosistema de datos Hadoop, tecnologías base del movimiento Big Data
3. Conocer la gestión y administración escalable para el procesamiento de grandes cantidades de datos.
4. Entender la arquitectura de los clusters Hadoop, tanto a nivel de hardware como software.
5. Aplicar Hadoop y las tecnologías Big Data relacionadas, como MapReduce, Hive, Impala y Pig en el desarrollo del análisis y la resolución de los problemas a los que se enfrentan las empresas hoy en día.
CONTENIDOS: Módulo 1
1. Introducción del curso
2. Motivación de Hadoop
3. Conceptos básicos de Hadoop
4. Soluciones Hadoop

Módulo 2
1. Ecosistema Hadoop
2. Gestionando tu solución Hadoop
3. Introducción a MapReduce
4. Clusters Hadoop

Módulo 3
1. Escribiendo un programa MapReduce Program en Java
2. Escribiendo un programa MapReduce Program utilizando Streaming
3. Programas de la unidad de testing MapReduce

Módulo 4
1. Profundizando en la API Hadoop

Módulo 5
1. Consejos y técnicas del desarrollo práctico

Módulo 6
1. Divisores y reductores
2. Input y output de datos

Módulo 7
1. Algoritmos comunes de MapReduce
2. Uniendo conjuntos de datos con trabajos MapReduce

Módulo 8
1. Herramientas Hadoop para la adquisición de datos
2. Creando flujos de trabajo con Oozie
3. Introducción a Pig

Módulo 9
1. Análisis fundamental de datos con Pig
2. Procesamiento de datos complejos con Pig

Módulo 10
1. Operación de los conjuntos de datos múltiples con Pig
2. Extendiendo Pig
3. Resolución de problemas y optimización con Pig

Módulo 11
1. Introducción a Hive
2. Análisis de datos relacionales con Hive
3. Gestión de datos con Hive

Módulo 12
1. Procesamiento de textos con Hive
2. Optimización de Hive
3. Extendiendo Hive

Módulo 13
1. Introducción a Impala
2. Análisis de datos con Impala
3. Conclusión: Escogiendo la mejor herramienta para el trabajo
METODOLOGÍA: Formación presencial que se llevará a cabo mediante escenarios de laboratorio que aplicarán de forma práctica la teoría que se explicará a lo largo del curso.
LUGAR: CRIF "Las Acacias"
INICIO DE ACTIVIDAD: Lunes, 30 Septiembre 2019
FIN DE ACTIVIDAD: Miércoles, 16 Octubre 2019
FECHAS/HORARIO: 30 de septiembre y 2, 7, 9, 14 y 16 de octubre de 16:00 a 21:00
PLAZO DE INSCRIPCIÓN: Desde el Martes, 03 Septiembre 2019 a las 8:00 horas
hasta el Jueves, 26 Septiembre 2019 a las 21:00 horas
CRITERIOS DE SELECCIÓN: Formación en Sistemas Operativos, experiencia programando en Java, Python o C / C ++ para asignaciones y un conocimiento general de las redes y los sistemas distribuidos. Se recomienda estar familiarizado con Linux y Bases de Datos.
RESPONSABLE: Eduardo Moreno Romero (eduardo.morenoromero@educa.madrid.org)
EVALUACIÓN: Evaluación continua mediante la realización y superación de las actividades propuestas a lo largo del curso.
OBTENCIÓN DEL
CERTIFICADO:
La acreditación de las actividades de formación se ajustará a lo establecido en la normativa vigente por la que se regula la Formación Permanente del Profesorado de la Comunidad de Madrid.
IMPORTANTE: Cualquier docente admitido en un curso de formación que, sin causa plenamente justificada, no lo inicie o lo abandone, no podrá participar en ningún otro curso durante los 12 meses siguientes.
   

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