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 8 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 8 sesiones divididas en 6 módulos

  • MÓDULO 1: Arquitecturas de Big Data en Azure

    • Presentación de conceptos Big Data, Analytics y Cloud.
    • Fases de una arquitectura Big Data Cloud.
    • Presentación de mix tecnológico (storage, processing, analytics, visualization, seguridad) existentes
    • Azure SQL para creación de gestores de bases de datos
    • Administración remota de Azure SQL
    • Introducción a VPC y firewalls sobre Azure
    • Azure VM para despliegue de máquinas virtuales
    • Tipos de instancia y recomendaciones de elección
    • Conexión remota segura con RSA y .pem
    • Gestión de servidores Linux
    • Montado de discos duros sobre máquinas virtuales
  • MÓDULO 2: Redes y Arquitecturas de Integración

    • Arquitectura de integración On-Premise / Azure
    • Despliegue de servidores Gateway
    • Instalación de Azure CLI sobre el Gateway en Windows
    • Instalación de Azure CLI sobre el Gateway en Linux
    • Instalación de Azure CLI sobre el Gateway en MAC
    • Inicio de sesión de Azure CLI sobre el Gateway
    • Habilitación de Cloud Shell
    • Comandos de Azure CLI
    • Comandos de PowerShell for Azure
    • Virtual Net VPC para implementación de redes virtuales
    • Creación de redes y subredes
    • FQDN y emparejamiento sobre redes remotas
    • Habilitación y bloqueo de IPs y puertos
  • MÓDULO 3: Almacenamiento NoSQL

    • DynamoDB para almacenamiento semi-estructurado
    • Creación de tablas sobre CosmosDB
    • Inserción batch hacía DynamoDB desde el portal web
    • Conexión On-Premise hacía CosmosDB
    • Operaciones sobre CosmosDB
    • Inserción batchera estructurada desde On-Premise hacía CosmosDB
    • Inserción batchera semi-estructurada desde On-Premise hacía CosmosDB
    • Inserción real-time hacía CosmosDB
    • Azure Blob Storage
    • Azure File Storage
  • MÓDULO 4: Permisos y ejecución de código

    • Administración de accesos con IAM
    • Preparación de Azure Functions para procesamiento serverless
    • Configuración de parámetros y log sobre Azure Functions
    • Integración de Azure Functions con S3
    • Integración de Azure Functions con CosmosDB
    • Azure Synapse Analytics para construcción de Data Warehouses
    • Creación de workspace sobre Azure Synapse Analytics
    • Carga de datos hacía Azure Synapse Analytics
    • Procesamiento y construcción de gráficos en Azure Synapse Analytics
  • MÓDULO 5: Procesamiento Big Data con Spark

    • Procesamiento en entornos de Big Data con Spark
    • Lenguajes de programación disponibles
    • Databricks como tecnología de despliegue de clústers
    • Implementación Delta Lake con Databricks
    • Montado de Azure Storage sobre Databricks
    • Lectura desde Azure Storage hacía Spark
    • Procesamiento de datos con Spark
    • Almacenamiento de resultantes sobre Spark
    • Arquitectura Datalake sobre Azure
    • Taxonomía del Datalake sobre Blob Storage
    • Data Factory para implementación de pasos de procesamiento
    • Dataflow para preparación de datos
    • Creación de roles de seguridad
    • Clústers elásticos con Azure HDInsigth
    • Orquestación de procesos sobre Azure Datafactory
  • MÓDULO 6: Procesamiento Real-Time

    • Arquitectura de procesamiento real-time
    • Procesamiento de datos en real-time sobre Azure
    • Creación de tópicos sobre Azure Eventhub
    • Implementación de producer sobre Azure Eventhub
    • Visualización de storm data sobre Azure Eventhub
    • Integración de Azure Eventhub con Azure Functions
    • Integración de Azure Eventhub con Blob Storage

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

"En 2024, continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

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  1. Curso de Big Data Architect on Azure +
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Requisitos

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

🎓

Certificación Internacional

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

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