Big Data y Pentaho con AWS BT2000 (pronto-pago)

Name: Big Data y Pentaho con AWS BT2000 (pronto-pago)
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Price: 179.00 USD
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Aprende a implementar soluciones Cloud Big Data en la nube de AWS, orquestándolas con la Suite de Business Ananlytics Pentaho, desde la captura hasta su explotación y visualización en tiempo real por medio de laboratorios Hand On 100% prácticos.

EMR, Redshift, Kinesis, DynamoDB, DMS, QuickSight, IoT, Iot Greengrass, API Gateway, SageMaker, Cloud Formation entre otros apartados, son las que aprenderás con nuestros mas de 25 laboratorios con casos reales.

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Description

- Alcance
- Detalles
- LA INDUSTRIA ESTÁ IMPULSADA POR LA NUBE Y LOS GRANDES DATOS
  
  La combinación de AWS y Big Data es una señal de un mercado global emergente y el mundo entero cada vez más pequeño.
  
  Los recursos con experiencia práctica en AWS Big Data es algo que toda empresa está buscando y si le sumamos a ellos el expertiz profesional en los componentes de orquestación que nos ofrece la Suite Número 1 de Bussiness Analytics Pentaho, te proyectarás como un profesional con alta demanda, por las capacidades de ofreces soluciones no sólo altamente escalables, sino y sobre todo sostenibles por estar soportadas en una capa de alto nivel, con niveles de especialización adhoc's.
  
  Esta es una gran oportunidad para poner su carrera en un siguiente nivel de clase mundial, porque a pesar de que el uso de la nube en la región es una realidad desde hace algún tiempo, el uso de tecnologías y servicios destinados al desarrollo de una solución de Analytics, aún se encuentra en las primeras etapas, pero ya es algo ampliamente utilizado en las empresas.
  
  Todo proyecto de Big Data pasa por diferentes fases en diferentes partes de una arquitectura Big Data, ya sea Real Time o procesamiento Batch: ingestión de datos, procesamiento y delivery (ya sea visual o en repositorio analítico).
  
  Es por ello que PentaDemy ofrece programas profesionales en formato modular, para que los expertos tengan la libertad de elegir qué aprender y en qué momento, cubriendo así todas las necesidades de los proyectos, como se puede ver en la imagen que se muestra a continuación.
  
  ¿Por qué estudiar en PentaDemy?
  
  El equipo académico de PentaDemy, además de impartir clases, son profesionales que se dedican a desarrollar proyectos TIC en grandes y medianas empresas, enfrentándose a todo tipo de retos. Gracias a esta experiencia, PentaDemy propone diferentes cursos que ayudarán a los expertos a incrementar sus skills profesionales de cara a abordar proyectos Big Data.
  
  ¿Qué conocimiento necesitas?
  
  Recomendable conocimientos básicos de SQL.
  
  Portar una laptop personal para las clases de mínimo 4GB de RAM.
  
  Metodología
  
  Exposición teórica de los temas
  
  Desarrollo de casos prácticos
  
  Acceso a las clases grabadas
  
  Acceso al material exclusivo
  
  Acceso a una Maquina Virtual con Clusters reales de Big Data
  
  Sobre el Instructor
  
  Ing. Pablo A. Valdivia
  
  Ing. con más de 20 años de experiencia como consultor nacional e internacional en proyectos de Business Analytics y Big Data. Director/Gerente en empresas locales y multinacionales, especialista en Gobierno Electrónico, con dominio de tecnologías emergentes en Cloud como AWS, Azure
  y GCP. Es instructor en soluciones de clase mundial como Pentaho/IDempiere/Odoo, Actualmente se desempeña como Chief Data Architect at GIS y Chief Executive Officer in EGS GROUP.
  
  Contenido del curso
  
  MÓDULO 1: Cloud computing Big Data & AWS
  
  ¿Qué es el Cloud Computing?
  
  Creando nuestra cuenta en AWS
  
  Conceptos de Big Data o Macro Datos
  
  Big Data en el mundo empresarial
  
  Las 5 V’s del Big Data
  
  ¿Qué es la Alta paralelización?
  
  Fuentes de datos y su recolección
  
  Clúster computacional y alta paralelización.
  
  Arquitectura de soluciones.
  
  Pipeline de arquitectura tradicional
  
  Pipeline de Arquitectura de Big Data
  
  Almacenamiento y Cloud Computing
  
  Distribución de carga de trabajo
  
  Escalabilidad, Alta disponibilidad, Seguridad & Gobierno
  
  ¿Qué es Hadoop?
  
  Componenentes de Hadoop
  
  Distribuciones Hadoop
  
  Patrones de diseño
  
  Capas conceptuales
  
  Arquitectura conceptual
  
  Componentes tecnológicos disponibles
  
  Arquitectura tecnológica
  
  Arquetipo de una arquitectura Big Data genérica
  
  Definición de un Datalake Productivo
  
  MÓDULO 2: PUC en el Cloud con Docker, vitualizando Cloudera CDH
  
  Despliegue de la VM de Cloudera CDH
  
  Despliegue de Pentaho User Console con Docker
  
  Buenas prácticas de despliegue de la VM de Cloudera CDH
  
  Buenas prácticas de despliegue del PUC
  
  Primera revisión del entorno de Cloudera CDH
  
  Material audio visual y digital de apoyo para el despliegue de tecnologías complementarias: MySQL, PostgreSQL, PostMan y MongoDB.
  
  MÓDULO 2.1: Arquitectura y despliegue local de Pentaho BA
  
  Visión general de Pentaho BA
  
  Desplegando Pentaho User Console (PUC)
  
  Desplegando Pentaho Data Integration
  
  Introducción al uso del PUC
  
  Seguridad en PUC y automatización de envío de correos
  
  Primera interacción con el generador de Cuadros de mando (dashboards) de Pentaho
  
  Principios de los Dashboards responsivos (multi-dispositivo)
  
  MÓDULO 3: Procesamiento distribuido paralelizado On-Premise
  
  Tecnologías batch sobre Big Data
  
  Hadoop como ecosistema de almacenamiento
  
  Kafka en Cloudera CDH
  
  HDFS como motor de almacenamiento
  
  YARN como gestor de recursos
  
  MapReduce como motor de procesamiento
  
  Replicación controlada de datos
  
  Asegurando el tamaño de bloque
  
  Capacidad física de un clúster
  
  Administración de archivos y recursos sobre Hadoop
  
  Hive como infraestructura de almacenamiento
  
  SQL sobre MapReduce
  
  MÓDULO 3.1: Orquestando cluster Big Data con Pentaho BA
  
  Archivos de HDFS como tablas Hive
  
  Particionamiento estático y dinámico
  
  Formatos binarios de archivos: Parquet, ORC y Avro
  
  Compresión optimizada de datos
  
  Configuración y tuneo de procesos en Hive
  
  Sqoop como motor de ingesta de datos
  
  Importando datos a Hadoop a bases de datos relacionales
  
  Arquetipo de ingesta de datos batch
  
  Arquetipo de modelamiento de datos
  
  Arquetipo de procesamiento de datos
  
  Hue como interfaz gráfica para los procesos
  
  MÓDULO 4: Procesamiento Real-Time
  
  Hue como interfaz gráfica para los procesos
  
  ¿Streaming, real time, near real time o micro batch?
  
  Arquitectura general para proyectos real time
  
  Captura de datos desde fuentes real time: torenta de datos
  
  La importancia de los microservicios
  
  Almacenamiento de baja latencia: HBase
  
  Region Servers y metadata
  
  NoSQL: Familias de columnas
  
  Modelamiento de baja latencia basado en keys
  
  Integrando HBase y Hive
  
  SQL sobre HBase: Phoenix
  
  Procesamiento real time con Spark Streaming
  
  Arquetipo de procesamiento real time
  
  Arquetipo enriquecimiento real time
  
  Limitaciones y cómo superarlas
  
  MÓDULO 4.1: Arquetipos de ingesta
  
  Arquetipo de ingesta de datos batch
  
  Arquetipo de modelamiento de datos
  
  Arquetipo de procesamiento de datos
  
  Tecnologías batch sobre Big Data
  
  MÓDULO 4.2: Data Ingestion en AWS In Real Time
  
  Introducción a AWS
  
  Entendiendo que es un Data Lake
  
  Creando un Data Lake en Hadoop
  
  Creando un Data Lake usando AWS
  
  Métodos de recolección de datos
  
  Kinesis Firehose (diseño y despliegue de flujo de datos near realtime desde redes sociales I)
  
  Kinesis Data Stream Firehose (diseño y despliegue de flujo de datos near realtime desde redes sociales II)
  
  DMS (Migrando BBDD en AWS)
  
  Pipeline (construyendo nuestro primer pipeline)
  
  MÓDULO 4.3: Apache Kafka, Pentaho y DEMO de procesamiento In Real Time
  
  ¿Qué es Apache Kakfa?
  
  Arquitectura y Despliegue local
  
  Preparando Pentaho Data Integration (PDI)
  
  Proyecto Bancario Demo con Kafka
  
  Acceso a los logs de sitio web bancario
  
  Productores y consumidores de logs con PDI
  
  Consumidores Kafka de múltiples Topics
  
  Demo de procesamiento en tiempo real extremo a extremo
  
  Kafka como repositorio temporal de baja latencia
  
  Tópico, producers y consumers
  
  MÓDULO 4.4: AWS y Kafka Clúster Elasticsearch y Dashboard con Kibana
  
  Analytics en Amazon Web Services
  
  Seguridad y Usuarios en AWS
  
  Clúster Kafka en AWS
  
  Conectando un EC2 para Kafka
  
  Demo de envío y recepción de mensajes con Pentaho de Orquestador.
  
  Clúster de ElasticSearch en AWS
  
  Dashboard con Kibana
  
  Limpiando recursos en AWS
  
  MÓDULO 4.5: On Premise-Kafka Clúster Elasticsearch y Dashboard con Kibana
  
  Despliegue de ElasticSearch localmente
  
  Despliegue de Kibana localmente
  
  Clúster Kafka localmente
  
  Demo de envío y recepción de mensajes con Pentaho de Orquestador
  
  Dashboard con Kibana
  
  MÓDULO 5: Eclipse Mosquito - MQTT Broker DEMO IoT con Pentaho BA
  
  ¿Qué es Mosquito – MQTT Broker?
  
  Arquitectura y Despliegue local
  
  Preparando Pentaho Data Integration (PDI)
  
  Proyecto de Internet de las cosas IOT
  
  Orquestando datos con Pentaho
  
  MÓDULO 5.1: Dashboard IoT, Real Time con Pentaho CDE
  
  Construyendo Dashboard en tiempo real con Pentaho
  
  Leyendo datos en tiempo real desde el Dashboard con Pentaho
  
  Demo completa extremo a extremo
  
  MÓDULO 6: Machine Learning sobre Big Data
  
  Analítica en el mundo empresarial
  
  Analítica exploratoria
  
  Creando consultas ad_hoc con impala
  
  Compartiendo la metadata del clúster entre herramientas
  
  Métodos descriptivos sobre Big data
  
  Algoritmos descriptivos disponibles sobre Spark MLlib
  
  Implementación de KMeans con Spark
  
  Métodos predictivos sobre Big Data
  
  Implementación de un modelo predictivo
  
  Algoritmos predictivos disponibles sobre Spark MLlib
  
  MÓDULO 7: Redes neuronales & Inteligencia Artificial sobre Big Data
  
  Neuronas y Perceptrones
  
  Keras y Tensorflow
  
  Redes Neuronales para predicción numérica
  
  Funciones de activación
  
  Redes Neuronales para predicción categórica
  
  Procesamiento de procesos matriciales
  
  Extendiendo los recursos computacionales del clúster: La GPU
  
  MÓDULO 8: Big Data On Cloud Azure | Google | Cloud Platform | AWS
  
  Infraestructura Cloud vs Onpremise
  
  Patrones Big Data Multi-Cloud
  
  Arquitectura Big Data on Hybrid Multi-Cloud
  
  Estrategia de instalación de un clúster
  
  Instalación de un clúster de Big Data
  
  Herramientas de Big Data on Azure
  
  Despliegue de infraestructura Azure
  
  Herramientas de Big Data on AWS
  
  Despliegue de infraestructura sobre AWS
  
  Herramientas de Big Data on GCP
  
  Despliegue de infraestructura sobre GCP
  
  Cálculo y ahorro de presupuesto on Cloud
  
  MÓDULO 9: Proyecto Integrador
  
  Proyecto Integrador
  
  Preguntas frecuentes
  
  ¿Tengo acceso ilimitado a las clases?
  
  Cuando realices la compra vas a poder acceder las veces que quieras dentro de un periodo de dos meses.
  
  ¿Cuándo inicia el curso?
  
  Cuando tú quieras, lo puedes hacer a tu ritmo, ya que el acceso a es ilimitado durante dos meses.
  
  ¿Cómo obtengo el certificado del curso?
  
  Luego de que termines el curso, debes de desarrollar las actividades correspondientes y publicarlo. El instructor revisará y si todo es conforme se emitirá la certificación.
  
  ¿Cuáles son las formas de pago?
  
  Puedes realizar el pago a través de PayPal, tarjeta de crédito ó débito. También puedes realizar el pago en efectivo, en Perú en una de nuestras cuentas bancarias y en otros países mediante Western Union, cuando agregues el curso al carrito selecciona la opción de pago en efectivo. Una vez realizado el pago en un plazo máximo de 48 horas te llegará un correo con tus datos de acceso para el curso.
  
  ¿En qué moneda están los precios?
  
  El pago es dólares americanos, sólo los alumnos peruanos pueden realizar el pago en Soles.
  
  ¿A quién escribo si tengo dudas?
  
  Para consultas sobre los cursos:
  +51 902 572 982.
  
  ¿Porqué confiar en nosotros?
  
  Instructores
  
  Nuestros instructores son certificados en tecnologías como Pentaho, AWS, GCP, Azure y cuentan con experiencia en los temas, dictados, con una amplia experiencia real en aulas.
  
  Acceso exclusivo a nuestro foros y canales de comunicación (telegram/discord)
  
  Tenemos foros, tutoriales y material de acceso exclusivo, retos y muchos recursos con los que puedes empezar desde ya, y así conocer más de nuestro trabajo.
  
  Aprende con la práctica
  
  El nivel de retención de aprendizaje es mayor cuando se práctica haciendo, por ello todos los cursos tienen actividades lo que te permitirá retener un 75% de lo aprendido.
  
  Tutoría constante
  
  Los miembros del equipo responderán oportunamente a tus preguntas y constantemente compartiremos recursos exclusivos para los alumnos.
  
  Feedback
  
  La interación entre estudiantes e instructures en los cursos presenciales nos brindan un feedback para los cursos en la modalidad virtual. Además tenemos clases en vivo en nuestro canal de Youtube.
  
  Comunidad
  
  Ingresarás a una comunidad, en dónde si necesitas ayuda tus compañeros y el equipo siempre buscarán la mejor forma de ayudarte.
  
  Especialización en Big Data y Machine Learning Multi-Cloud
  
  $399 $199
  (precio online-grabada)
  (aprende a tu ritmo)
  
  $599 $299
  (precio online-en vivo)
  (vive la experiencia)
  
  Big Data y Machine Learning & AWS & Pentaho
  
  Este curso es una experiencia nueva de aprendizaje hacia temáticas complejas.
  
  36 vídeos
  
  Certificación por 45 horas académicas
  
  Acceso Inmediato
  
  Disponible las 24 horas
  
  Acceso habilitado durante dos meses
  
  Desarrolla Proyectos Prácticos
  
  Descargar temario
  
  Visítanos en:
- Ingestión de Data Big Data
  
  Sin ingestión de datos no hay Big ni Data. Es una de las fases más importantes de todo un proyecto Big Data. Saber diseñar las formas de ingestión y usar adecuadamente el set de tecnologías que los desarrolladores tienen a su disposición es nuestro objetivo.
  
  Procesamiento Batch Big Data
  
  El procesamiento Batch es uno de los recursos más utilizados en proyectos Big Data. Para «comprimir» los datos y generar estadísticas o entrenar algoritmos es necesario procesar TODO el histórico. En PentaDemy proponemos las mejores tecnologías que actualmente se están demandando en el sector y se enseña al alumno aquellas buenas prácticas para poder enfocar bien los proyectos y hacer un desarrollo con éxito
  
  Procesamiento REAL TIME Big Data
  
  Procesar los datos en «Real Time» o «Near Real Time» es de suma importancia. Aplicar algoritmos de Machine Learning en los datos conforme se van generando es uno de los casos de uso más típicos en las empresas que buscan inmediatez. En PentaDemy proponemos tecnologías como Storm, Kafka, Spark Streamming, Flink y otras para dar una visión profunda y actual de los proyectos Big Data
  
  Arquitectura Big Data
  
  Diseñar bien o elegir bien las herramientas que conforman un cluster Big Data es complicado. Son innumerables factores como el presupuesto, la tecnología Opensource vs Propietaria, etc. En PentaDemy proponemos cursos para que los profesionales puedan asentar conocimientos y tomar mejores decisiones, tanto en la arquitectura tecnológica como en el desarrollo y gestión de proyectos

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Sobre el Instructor

Ing. Pablo A. Valdivia

Contenido del curso

MÓDULO 1: Cloud computing Big Data & AWS

MÓDULO 2: PUC en el Cloud con Docker, vitualizando Cloudera CDH

MÓDULO 2.1: Arquitectura y despliegue local de Pentaho BA

MÓDULO 3: Procesamiento distribuido paralelizado On-Premise

MÓDULO 3.1: Orquestando cluster Big Data con Pentaho BA

MÓDULO 4: Procesamiento Real-Time

MÓDULO 4.1: Arquetipos de ingesta

MÓDULO 4.2: Data Ingestion en AWS In Real Time

MÓDULO 4.3: Apache Kafka, Pentaho y DEMO de procesamiento In Real Time

MÓDULO 4.4: AWS y Kafka Clúster Elasticsearch y Dashboard con Kibana

MÓDULO 4.5: On Premise-Kafka Clúster Elasticsearch y Dashboard con Kibana

MÓDULO 5: Eclipse Mosquito - MQTT Broker DEMO IoT con Pentaho BA

MÓDULO 5.1: Dashboard IoT, Real Time con Pentaho CDE

MÓDULO 6: Machine Learning sobre Big Data

MÓDULO 7: Redes neuronales & Inteligencia Artificial sobre Big Data

MÓDULO 8: Big Data On Cloud Azure | Google | Cloud Platform | AWS

MÓDULO 9: Proyecto Integrador

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