Folleto Máster en Ingeniería de Datos (Online)

Bloque 1.Arquitectura

_05 Almacenamiento y cómputo escalable

_01 Introducción a los sistemas informacionales

_04 Procesamiento distribuido

_02

_03 Arquitectura y cloud

Virtualización

Evolución desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales.

Conceptos de computación distribuida, cuellos de botella, hash.

Orígenes de la virtualización. Tipos y ventajas.

Piezas tecnológicas que soportan el Dataflow.

Tipos de bases de datos: mapa según tecnología, tipo de almacenamiento y acceso. BBDD SQL: Árbol, hash… Soluciones comerciales y open. BBDD NoSQL: HBase, Mongo, SolR, Neo4J, etc. Soluciones cloud native.

Diseños generales: Batch, lambda, kappa, etc.

Conceptos básicos hadoop y distribuciones.

Máquinas virtuales.

Tipos de sistemas informacionales.

Contenedores, kubernetes y soluciones comerciales.

Alternativas OnPrem, open source, comerciales.

HDFS, MapReduce, yarn.

Perfiles profesionales.

▪ Futuro de hadoop, arquitectura Cloudera y roadmap.

Virtualización orientada al cómputo paralelo. Ejemplos comerciales.

Cloud stack: AWS, GCS, Azure.

Dataflow, desde la creación hasta el caso de negocio. Data driven company, como sacar valor al dato.

Virtualización orientada a los servicios.

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