Cloudera Data Analyst Training (IFCD0043)
Formación en Cloudera Data Analyst Training
La especialidad IFCD0043 del catálogo del Servicio Público de Empleo Estatal tiene como objetivo identificar el ecosistema y los retos de código abierto de las herramientas Big Data y aplicar Apache Hive y Apache Impala combinando datasets mediante JOIN o UNION. Son 60 horas de nivel de cualificación profesional 3, dirigidas a analistas de datos y perfiles técnicos que trabajan sobre plataformas de datos distribuidas.
El programa oficial se divide en cinco módulos. Fundamentos de Hadoop, descripción y consultas en Hive e Impala, de 13 horas, cubre el almacenamiento con HDFS, el procesamiento distribuido con YARN, MapReduce y Spark, la integración con Sqoop, la comparación de Hive e Impala frente a bases de datos tradicionales, y la sintaxis básica de consultas con Hue, Beeline y la shell de Impala. Operadores comunes, funciones integradas, administración, almacenamiento y rendimiento, de 13 horas, trata operadores, funciones escalares y de agregación, creación y alteración de bases de datos y tablas, vistas, particionado y elección de formatos de archivo como Avro y Parquet.
Múltiples datasets, funciones analíticas y de ventana, de 12 horas, entra en uniones y joins avanzados, manejo de valores nulos, funciones de ventana deslizante y gestión de datos complejos. Análisis de textos, optimización y extensiones, de 16 horas, aborda expresiones regulares, procesamiento de texto con SerDes, análisis de sentimiento y n-gramas, bucketing, indexación, Hive sobre Spark, optimización de Impala y funciones definidas por el usuario. Por último, Selección de opciones e introducción a Apache Kudu, de 6 horas, compara MapReduce, Hive, Impala y bases de datos relacionales y presenta las tablas Kudu y su uso con Impala.
La formación es eminentemente práctica y se apoya en ejercicios de consulta y modelado sobre el ecosistema Hadoop, con particionado de tablas, formatos Avro y Parquet y técnicas de optimización. Consulta también Desarrollo y Visualización de Datos con Python (IFCD0011) y Creación y Desarrollo de Aplicaciones Web (IFCD0008).
Curso Cloudera Data Analyst Training (IFCD0043) del catálogo del SEPE
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¿Te interesa esta área?
Duración60 horas
ModalidadAula virtual
TecnologíaBusiness Intelligence, Cloudera Data Platform (CDP)
¿Qué se aprenderá?
Objetivos del curso
- Identificar el ecosistema y los retos de código abierto de herramientas Big Data y aplicar Apache Hive y Apache Impala combinando los datasets con el uso de JOIN o UNION.
- Definir las características generales de Hadoop en almacenamiento, gestión y consulta de datos con Hive e Impala.
- Enumerar los operadores y funciones integradas en el sistema, elaborando bases de datos para la gestión y el tratamiento completo de los datos cargados.
- Formular consultas en las que intervienen múltiples datasets, aplicando funciones analíticas y de ventana.
- Sintetizar expresiones regulares para el análisis de textos y aplicar factores de optimización a Hive e Impala.
- Seleccionar la opción idónea para la gestión de los datos analizados, integrando Apache Kudu en el marco de Impala.
¿Por qué este curso?
Una formación con impacto real y medible
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Cifras de éxito
"Este curso nos ha ayudado a tener éxito en nuestro sector."
Testimonios
Contenidos
Temario
A continuación detallamos todos los módulos impartidos en este curso. Si tiene alguna duda o no aparece, contacte con nosotros.
- Módulo 1Fundamentos de Hadoop, descripción y consultas en Hive e Impala
- Módulo 2Operadores comunes, funciones integradas, administración, almacenamiento y rendimiento de los datos
- Módulo 3Múltiples datasets, funciones analíticas y de ventana, gestión de datos complejos
- Módulo 4Análisis de textos, optimización y extensiones de Hive e Impala
- Módulo 5Selección de opciones. Introducción a Apache Kudu
Fundamentos de Hadoop, descripción y consultas en Hive e Impala
13 horas
Fundamentos de Hadoop con almacenamiento HDFS, procesamiento distribuido con YARN, MapReduce y Spark, análisis con Hive e Impala e integración con Sqoop; definición de Hive e Impala, esquema y almacenamiento de datos, comparación con bases de datos tradicionales, casos de utilización, tablas y bases de datos, sintaxis básica de consultas, tipos de datos y uso de Hue, Beeline y la shell de Impala.
Operadores comunes, funciones integradas, administración, almacenamiento y rendimiento de los datos
13 horas
Operadores, funciones escalares y de agregación; administración de datos con creación de bases de datos y tablas, carga y alteración de datos, simplificación de consultas con vistas y almacenamiento de resultados; y almacenamiento y rendimiento con partición de tablas, carga en tablas particionadas, criterios de uso de particiones y elección de formatos de archivo Avro y Parquet.
Múltiples datasets, funciones analíticas y de ventana, gestión de datos complejos
12 horas
Aplicación de múltiples datasets con UNION y joins, manejo de valores NULL en joins y joins avanzados; utilización de funciones analíticas comunes y funciones de ventana con ventanas deslizantes; y gestión de datos complejos con Hive e Impala.
Análisis de textos, optimización y extensiones de Hive e Impala
16 horas
Análisis de texto con expresiones regulares, procesamiento con SerDes en Hive, análisis de sentimiento y n-grams; optimización de Hive con rendimiento de consultas, bucketing, indexación de datos y Hive con Spark; optimización de la ejecución de consultas en Impala; y extensiones con SerDes y formatos personalizados, scripts de transformación, funciones definidas por el usuario y consultas parametrizadas.
Selección de opciones. Introducción a Apache Kudu
6 horas
Comparación entre MapReduce, Hive, Impala y bases de datos relacionales para elegir la mejor opción, y síntesis de Apache Kudu con la descripción de Kudu, sus tablas y el uso de Impala con Kudu.
Metodología
Aprendizaje basado en la práctica
Consultas reales sobre Hive e Impala
El itinerario se apoya en ejercicios de consulta y modelado sobre el ecosistema Hadoop, con Hue, Beeline y la shell de Impala, particionado de tablas, formatos Avro y Parquet y técnicas de optimización. Cada módulo incorpora casos prácticos sobre datos reales. La evaluación es teórico-práctica y continua.
Público objetivo
Formación oficial del catálogo del SEPE
Analistas de datos y perfiles Big Data
Especialidad dirigida a personas con título de Bachiller, Técnico Superior, Grado o Máster o equivalente, certificado de profesionalidad de nivel 3, o que hayan superado la prueba de acceso a ciclos formativos de grado superior o a la universidad. Se valora la experiencia profesional en el sector y se recomienda conocimiento de inglés.
FAQ
Resolvemos tus dudas sobre la formación
Aclaramos las dudas más comunes sobre el curso, desde los requisitos previos hasta la metodología y el soporte disponible, para asegurarte de que estés completamente preparado para aprovechar al máximo esta formación.
¿Se puede personalizar la formación para mi empresa?
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