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Temario del curso
Fundamentos de la ingeniería de plataformas para aplicaciones intensivas en datos
- Introducción a las aplicaciones intensivas en datos
- Desafíos en la ingeniería de plataformas para big data
- Resumen de arquitecturas de procesamiento de datos
Modelado y gestión de datos
- Principios del modelado de datos para escalabilidad
- Opciones de almacenamiento de datos y optimización
- Gestión del ciclo de vida de los datos en un entorno distribuido
Marcos de procesamiento de big data
- Resumen de herramientas de procesamiento de big data (Hadoop, Spark, Flink)
- Procesamiento por lotes versus streaming
- Configuración de un canal de procesamiento de big data
Plataformas de análisis en tiempo real
- Diseño para análisis en tiempo real
- Motores de procesamiento de flujos (Kafka Streams, Apache Storm)
- Construcción de paneles y visualizaciones en tiempo real
Orquestación de canales de datos
- Gestión de flujos de trabajo con Apache Airflow y otras herramientas
- Automatización de canales de datos para eficiencia
- Monitoreo y alertas para canales de datos
Seguridad y cumplimiento en la plataforma
- Mejores prácticas de seguridad para plataformas de datos
- Asegurar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo
- Implementación de controles de acceso seguros a los datos
Ajuste de rendimiento y optimización
- Técnicas para optimizar el ancho de banda y la latencia de los datos
- Estrategias de escalado para plataformas intensivas en datos
- Pruebas de referencia y monitoreo del rendimiento
Casos de estudio y mejores prácticas
- Análisis de implementaciones exitosas de plataformas de datos
- Lecciones aprendidas de líderes de la industria
- Tendencias emergentes en ingeniería de plataformas para aplicaciones intensivas en datos
Proyecto final
- Diseño de una solución de plataforma para una aplicación intensiva en datos
- Implementación de un prototipo del canal de procesamiento de datos
- Evaluación del rendimiento y la escalabilidad de la plataforma
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de estructuras de datos y algoritmos
- Experiencia con programación en Java, Scala o Python
- Familiaridad con conceptos básicos de bases de datos y SQL
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de datos
- Líderes técnicos
21 Horas
Reseñas (1)
About the microservices and how to maintenance kubernetes
