> Módulo 1: Introducción a Hadoop

Sistema de archivos distribuidos de Hadoop

Marco MapReduce

HILO

Otros cambios

Instalar Hadoop 3

 

> Módulo 2: Descripción general de Big Data Analytics

Introducción a la analítica de datos.

Introducción a big data

Computación distribuida usando Apache Hadoop

El framework de MapReduce

Hive

Apache Spark

Visualización usando Tableau

 

> Módulo 3: Gran procesamiento de datos con MapReduce

El marco de MapReduce

Tipos de trabajo de MapReduce

Patrones de MapReduce

 

> Módulo 4: Informática científica y análisis de Big Data con Python y/ó R y Hadoop

Instalación

Análisis de los datos

Métodos de integración de R y Hadoop

Análisis de datos

 

> Módulo 5: Análisis por lotes con Apache Spark

SparkSQL y DataFrames

API de DataFrame y la API de SQL

Esquema – estructura de datos

Cargando conjuntos de datos

Guardar conjuntos de datos

Agregaciones

Uniones

 

> Módulo 6: Análisis por lotes con Apache Flink

Introducción a Apache Flink

Instalar Flink

Uso de la interfaz de usuario del clúster Flink

Análisis de lotes

Procesamiento continuo con Apache Flink

 

> Módulo 7: Visualización de Big Data

Introducción

Cuadro

Tipos de carta

Usando Python para visualizar datos

Usando R para visualizar datos

Herramientas de visualización de big data

 

> Módulo 8: Uso de los servicios web de Amazon

Amazon Elastic Compute Cloud

Lanzar múltiples instancias de una AMI

¿Qué es AWS Lambda?

Introducción a Amazon S3

Amazon DynamoDB

Secuencias de datos de Amazon Kinesis