AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Implementarás en las 4 nubes: Databricks, AWS, Azure y GCP, sobre un Data Lake
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿𝐋𝐢𝐬𝐭𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐬𝐞𝐫 𝐮𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 𝐒𝐞𝐧𝐢𝐨𝐫❓

En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅Aplicar PATRONES DE DISEÑO Y ARQUETIPOS para no “crear la rueda de nuevo”, es decir soluciones estándares para problemas comunes y aplicables a cualquier realidad empresarial, te ayudarán a optimizar el uso de la RAM y la CPU, mejorar los tiempos y dar calidad a tu código.

✅Implementar ESTÁNDARES DE BIG DATA MULTI-CLOUD que te permitirán codificar en las 4 nubes más usadas en las empresas sin problemas: AWS, Azure, GCP y Databricks

✅Construir flujos de  GOBIERNO DE DATOS & DATA LAKES que te permitirán organizar los miles de procesos que las empresas tienen para evitar que se interrumpan entre sí y te ahorrará re-trabajos de codificación.

APLICAR AL MUNDO EMPRESARIAL todo lo aprendido, el contenido del curso tiene toda la experiencia y buenas prácticas de nuestro profesor con 14 años de experiencia en Big Data & I.A.

EL ÚNICO REQUISITO es que conozcas la sintáxis básica de cualquier lenguaje de programación.

¡Un total de 5 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 5 sesiones divididas en 5 módulos

  • MÓDULO 1: VISTAS ARQUITECTÓNICAS PARA BIG DATA, CLOUD Y MACHINE LEARNING

    • Vistas arquitectónicas en Big Data
    • Vista conceptual para definición de componentes
    • Vista tecnológica para implementación de componentes
    • Vista de patrones de diseño para definición de estándares
    • Vista de infraestructura para soporte hardware
    • Vista de gobierno para administración de procesos y datos
    • Vista de seguridad para control de accesos
    • Vista de modelamiento para definición de tablas y colecciones
    • Vista de calidad para preparación de datos
    • Vista de devops para puesta en producción
  • MÓDULO 2: ARQUITECTURA CONCEPTUAL Y TECNOLÓGICA

    • Procesos batch y tipos de arquetipos
    • Procesos real-time y tipos de arquetipos
    • Procesos analíticos y tipos de arquetipos
    • Patrones de diseño
    • Arquitectura tecnológica estándar basada en Hadoop (Cloudera y Hortonworks)
    • Arquitectura tecnológica estándar basada en AWS
    • Arquitectura tecnológica estándar basada en AZURE
    • Arquitectura tecnológica estándar basada en GCP
    • Arquitectura tecnológica estándar basada en DATABRICKS
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA DE INFRAESTRUCTURA

    • Infraestructura on-premise basada en Hadoop
    • Infraestructura cloud para AWS
    • Infraestructura cloud para AZURE
    • Infraestructura cloud para GCP
    • Infraestructura cloud para DATABRICKS
    • Infraestructura híbrida ON-PREMISE / CLOUD
    • Infraestructura híbrida MULTI-CLOUD
  • MÓDULO 4: ARQUITECTURA DE GOBIERNO, MODELAMIENTO Y SEGURIDAD

    • Modelamiento de datos
    • Modelamiento de datos estructurados
    • Modelamiento de datos semi-estructurados
    • Modelamiento de datos no estructurados
    • Gobiernos de datos
    • Gobierno de procesos: Datalake
    • Gobierno de modelamiento: Datamesh
    • Gobierno de recursos computacionales: Tunning
    • Seguridad de datos en reposo
    • Seguridad de datos en movimiento
    • Seguridad de datos cloud
  • MÓDULO 5: ARQUITECTURA DE PROCESOS, CALIDAD Y DEVOPS

    • Arquitectura Lambda
    • Arquitectura Kappa
    • Data Quality sobre un Datalake
    • Data Quality sobre un Datamesh
    • Arquitectura de procesos para ETL
    • Arquitectura de procesos para PROGRAMMING
    • Arquitectura de procesos para REAL-TIME
    • Arquitectura de procesos para MACHINE LEARNING
    • Arquitectura de procesos para DEEP LEARNING
    • Proceso de DevOps y pase a producción

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

MATRICÚLATE

OFERTA

¡De regalo un videocurso de 30 sesiones!

  1. Curso de Arquitectura para entornos de Big Data & Cloud +
  2. Videocurso Fundamentos de Spark para Big Data

Todo por 119 dólares

📋

Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de Big Data Solution Architect Professional

Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales