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Manejo de Grandes Volúmenes de Datos (Big Data) (Online)

Comprende el manejo de grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa que permita agilizar la toma de decisiones.

Antecedentes Generales

26/05/2020
Curso Online
Curso Online
75 horas cronológicas
$475.000.-
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

El real mejoramiento de la eficiencia organizacional está relacionado con la implementación de soluciones tecnológicas que permiten agilizar la toma de decisiones en base a información cuantitativa y cualitativa relevante en tiempo real. Dicha información proviene de una adecuada administración de grandes volúmenes de datos por minuto, que demandan extensos y rigurosos análisis junto con métricas e indicadores cada vez más exactos. El análisis de grandes volúmenes de datos permite extraer tendencias y patrones complejos de información, con enormes implicancias estratégicas, permitiendo predecir mejor y transformando la forma en la que se hacen hoy en día los negocios. Este curso permite al alumno escoger las herramientas adecuadas para manejo de los datos en su empresa, entendiendo las infraestructuras computacionales que se requieren para manejar datos de distintos volúmenes y características.

 

Dirigido a:
Profesionales a cargo de tomar decisiones y que observan potenciales beneficios en el uso de tecnologías relacionadas a Big Data, quienes buscan incrementar significativamente las ventajas competitivas en su organización. En particular, el curso está orientado a un amplio rango de profesionales en áreas de gestión, finanzas, comercial, marketing en múltiples sectores desde salud hasta banca, a quienes aporte valor en su quehacer el comprender cómo se manejan y organizan grandes volúmenes de datos para su posterior análisis y uso.

Contenidos del Programa

– Diversos fuentes de datos (Excel, CSV, texto plano, páginas web,…)
– Organización clásica de los datos: Bases de datos relacionales
– Lenguaje SQL
– Propiedades de una base de datos relacional: ACID
– Integración de los datos

– Paso al mundo de Big Data (limitaciones de una base de datos relacional)
– Un sistema distribuido
– Propiedades de sistemas distribuidos: CAP y BASE
– Limitaciones de sistemas distribuidos: ACID vs CAP
– Resolución de fallas en un sistema distribuido usando el consenso distribuido

– Características de sistemas NoSQL
– Bases de datos de búsqueda: Amazon Dynamo
– Bases de datos de documentos: MongoDB
– Bases de datos de grafos: Neo4J

– Distribución de los datos (Google distributed File System)
– Map-reduce
– Infraestructura de Apache Hadoop
– Apache Pig: lenguaje de scripting para Hadoop

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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