Big Data Engineer Bootcamp
1.650,00 EUR
- 100 hours
Este Big Data Engineer Bootcamp, en colaboración con IBM, ofrece formación sobre las habilidades competitivas necesarias para una carrera gratificante en ingeniería de datos. Aprenderá a dominar el amplio marco de datos de Hadoop, a aprovechar la funcionalidad de Apache Spark con Python, a simplificar las líneas de datos con Apache Kafka y a utilizar la herramienta de gestión de bases de datos de código abierto MongoDB para almacenar datos en entornos de big data.
Características clave
Curso y material en inglés
Nivel principiante - avanzado para aspirantes a profesional
62 horas de contenido en vídeo de aprendizaje electrónico (autoaprendizaje)
Acceso de 1 año con recomendación de 100 horas de estudio
Certificados reconocidos por la industria de IBM (para cursos de IBM)
Proyectos reales que proporcionan formación práctica en la industria
Más de 30 habilidades muy demandadas
Certificación para cada curso y certificación del Bootcamp al completarlo
Resultados de aprendizaje
Al final de este Bootcamp de Ingeniero en Big Data, podrás:
Ecosistema Hadoop
Adquiera un conocimiento profundo de los marcos de trabajo flexibles y versátiles en el ecosistema de Hadoop, tales como Pig, Hive, Impala, HBase, Sqoop, Flume y Yarn
Domina herramientas y habilidades
como la creación de modelos de datos, interfaces de bases de datos, arquitectura avanzada, Spark, Scala, RDD, SparkSQL, Spark Streaming, Spark ML, GraphX, Sqoop, Flume, Pig, Hive, Impala y arquitectura de Kafka
Comprender cómo modelar datos
Realizar la ingesta, replicar datos y fragmentar datos utilizando el sistema de gestión de bases de datos NoSQL MongoDB
Infraestructura de análisis
Adquiera experiencia en la creación y mantenimiento de infraestructura analítica y asuma la responsabilidad del desarrollo, despliegue, mantenimiento y monitoreo de los componentes de la arquitectura
Mejorar el negocio
Obtenga conocimientos sobre cómo mejorar la productividad empresarial mediante el procesamiento de grandes datos en plataformas que pueden manejar su volumen, velocidad, variedad y veracidad
Aprende Kafka
Aprende cómo se utiliza Kafka en el mundo real, incluyendo su arquitectura y componentes, obtén experiencia práctica conectando Kafka con Spark y trabaja con Kafka Connect
Amazon EMR
Comprender cómo utilizar Amazon EMR para procesar datos usando herramientas del ecosistema Hadoop
Ruta de aprendizaje
Big Data para Ingeniería de Datos
Curso 1
Desarrollador de Big Data Hadoop y Spark
Curso 2
Formación en Pyspark
Curso 3
Apache Kafka
Curso 4
Desarrollador y Administrador de MongoDB
Curso 5
Conceptos Técnicos Esenciales de AWS
Curso 6
Formación en Certificación de Big Data de AWS
Curso 7
Proyecto Final de Big Data
Curso 8
Cursos Electivos
Curso Electivo
¿Quién debería inscribirse en este programa?
es ideal para individuos que quieren construir una carrera en ingeniería de datos y trabajar con sistemas de datos a gran escala. Los siguientes grupos de personas deberían considerar inscribirse:
Ingenieros de Datos Aspirantes
Desarrolladores y Ingenieros de Software
Administradores de Bases de Datos (DBAs)
Analistas de Datos y Profesionales de BI
Aficionados a la Ciencia de Datos & IA
Estudiantes en programas de pregrado/ posgrado
Declaraciones
Licencias y acreditaciones
El Bootcamp de Ingeniero en Big Data es ofrecido por Simplilearn de acuerdo con el Acuerdo de Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de Equidad
Simplilearn no proporciona alojamiento debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de alojamiento.
Requisitos previos
No hay un requisito formal para inscribirse en el programa. Sin embargo, es aconsejable tener algunos:
Conocimientos de Programación:
- Se espera con frecuencia el dominio de al menos un lenguaje de programación como Python, Java, Scala, o R.
- Tener familiaridad con herramientas de automatización y scripts puede ser una ventaja.
Conocimientos Básicos de Bases de Datos:
- Comprensión de SQL, bases de datos relacionales y conceptos como modelado de datos y normalización de datos.
Estadísticas y Matemáticas Básicas:
- La comprensión de estadísticas básicas, probabilidad y álgebra lineal es esencial para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Preguntas Frecuentes
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