Curso de Big Data – Elastic Stack
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DuraciónPresentación
Clases en vivo: Lunes 19 a 22 hs.
En los últimos 30 años el mundo de la informática ha experimentado cambios profundos. Han surgido nuevas arquitecturas de aplicaciones, nuevos paradigmas de programación y nuevas herramientas de desarrollo de software. Pero salvo excepciones, algo ha permanecido constante: el uso de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) como el soporte básico para el almacenamiento y procesamiento de los datos.
En los últimos 15 años se ha verificado una nueva revolución, que si bien no ha desafiado la preponderancia de las bases de datos relacionales, ha demostrado la necesidad de la utilización de nuevos paradigmas para el almacenamiento de datos.
La necesidad de procesar grandes volúmenes de información a partir del uso cotidiano de las redes sociales y dispositivos móviles, es decir, el manejo de volúmenes de datos que salen de lo habitual, tendencia que actualmente denominamos como Big Data, requirió nuevas soluciones tecnológicas. Estas soluciones se encuadran dentro de lo que podemos denominar bajo la categoría de Bases de Datos NoSQL, nombre genérico en el cual podemos incluir las bases de datos key-value, las documentales, las basadas en familias de columnas y las basadas en grafos.
La adopción de estas tecnologías por las empresas está creciendo, en la medida en que también crece el volumen de datos no estructurados que estas empresas almacenan y gestionan. Consecuencia de esto se está generando un mercado laboral para especialistas en estas áreas, que incluyen desde Administradores de Bases de Datos NoSQL , Data Scientists, Data Engineers y Data Architects.
La inclusión de Motores de búsqueda como Elastic Search y en particular su Stack de Elastic Stack, es debido a que son tecnologías permiten acceder a cualquier tipo de dato y visualizar su evolución en tiempo real, con un muy buen tiempo de respuesta.
Siendo Elastic Search es un sistema distribuido que nos permite trabajar con datos de cualquier tipo, accediendo desde una api/rest de búsqueda y combinando datos estructurados, semi estructurados y no estructurados.
Al ser un sistema distribuido, Elastic Search es capaz de correr en un cluster comupuesto de cientos de servers manejando grandes cantidades enormes de información, incluso almacenando sus índices en HDFS.
Modalidad: Sincronico
Qué vas a aprender
Objetivo general
Se espera que al finalizar el programa, los participantes puedan:
– Entender el funcionamiento general del Elastic Stack como así en qué casos es conveniente su utilización.
– Manejar los Beats disponibles en Elastic Stack oficialmente, además conocer los creados por la comunidad
– Entender la ingesta y transformación de los datos por medio del uso de codecs y filtros utilizando logstash con aplicación práctica.
– Comprender el funcionamiento interno de ElasticSearch a la hora de indexar la información.
– Configurar el motor de búsqueda ElasticSearch de la manera que nos resulte más eficiente a la hora de aplicarlo, dependiendo el caso en particular.
– Crear, Eliminar, Modificar y Configurar adecuadamente índices para su posterior utilización.
– Realizar consultas sobre nuestros índices tanto Full Text Search como Term Queries.
– Explotar la información alojada en ElasticSearch utilizando Kibana.
– Visualizar información por medio de Dashboards adecuados a las métricas y valores alojados en nuestro índice
– Entender toda la variedad de visualizaciones de las que dispone kibana y saber aplicarlas con los datos correctos
– Entender toda la variedad de visualizaciones de las que dispone kibana y saber aplicarlas con los datos correctos
– Comprender todos los métodos de aplicación que nos ofrece kibana
Destinatarios
- El curso está también dirigido a personas con conocimientos en el área de Big Data que quieran aprender Elastic Stack.
- El curso está dirigido a personas con conocimientos en el área de sistemas de información que quieran hacer una inmersión en el mundo Motores de búsqueda y en particular con Elastic Stack.
Requisitos
- Es recomendable contar con estudios al menos iniciales en carreras relacionadas con Sistemas y conocimientos de bases de datos.
Equipo docente
Juan Zaffaroni
Profesor
Ing. Juan Zaffaroni Es egresado de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Tiene más de 35 años de experiencia en el área de Gestión de Datos. Es CEO de DBlandIT, empresa que se dedica a Analítica de Datos y Big Data. Profesor desde el año 1991 en la Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Buenos Aires, y dicta las materias Gestión de Datos y Bases de Datos NoSQL, pertenecientes a la carrera de grado de Ingeniería en Sistemas de Información. Es Director Académico de la Diplomatura en Arquitecturas de Big Data Aplicadas en Extensión Universitaria de la UTN FRBA.
Lucas Garcia
Coordinador
Mi nombre es Lucas García, soy Ingeniero industrial de UTN BA (2001). Una vez recibido trabajé en Toyota Argentina en Control de la Producción del Abastecimiento de Autopartes Locales. Durante 2005/7 realicé el Posgrado de Dirección Logística integrada en la USAL y a partir de allí, me desempeñé profesionalmente en Shell CAPSA, Siemens, e stando actualmente a cargo de la Gestión operativa de los Almacenes de Upstresm. Realizo Proyectos educativos y Cursos presenciales para la SCEU UTN BA. Soy adjunto de la Cátedra de Planificación y Control de la Producción de la carrera de Ingeniería Industrial (2018) y Coordinador académico de la Tecnicatura Universitaria en Logística UTN BA y Fundación Andreani, iniciada por la Secretaría de Cultura y Extensión universitaria de UTN BA.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Estos cursos están diseñados para brindarte una experiencia de aprendizaje con clases en vivo por videoconferencia.
Cada unidad tiene una duración de una semana y se enfoca en contenidos específicos. Accederás a un campus virtual que ofrece material didáctico complementario, clases en vivo semanales y trabajos prácticos.
Es importante que asistas al menos al 75% de las clases en vivo. La evaluación final te permitirá consolidar tus conocimientos. Para aprobar, se requiere cumplir con la asistencia y la aprobación de todas las instancias evaluatorias obligatorias.
Preguntas Frecuentes
Es muy fácil:
- Hacé clic en el botón "Inscripción" en la página web de tu curso de interés. Si es la primera vez que estudiás con nosotros, creá tu usuario. Si ya tenés uno, iniciá sesión.
- La página te redireccionará al proceso de pago. Si tenés un cupón de descuento, ¡este es el momento de usarlo! Cargá su código en el botón “Tengo un cupón de descuento”.
- Luego de operación, el pago puede demorar entre 48 y 72hs en impactar en el sistema. ¡No te preocupes! Cuando se acredite te avisaremos vía correo electrónico.
En caso que el curso seleccionado cuente con un proceso de admisión, deberás enviar la documentación requerida para ser admitido y luego efectuar la inscripción.
La inscripción de nuestros cursos se mantiene abierta hasta 7 días después de la fecha de inicio.
Seguí los pasos de inscripción y envianos el comprobante de pago a administracion@centrodeelearning.com para que te demos el acceso al aula y puedas comenzar a cursar.
Podés abonar a través de Mercado Pago con tarjeta de débito, crédito o en efectivo.
Si pagás con tarjetas de crédito podrás financiar el pago en 3 o 6 cuotas sin interés, dependiendo del curso. También hay cursos con financiación específica,de tenerla se informa debajo de la presentación
El día de inicio de la cursada te enviaremos un correo electrónico para avisarte que el material ya está disponible en el Campus Virtual. ¡No te desesperes! El correo puede llegar entre las 10 y las 16hs.
A partir de ese momento vas a poder visualizar los contenidos de la primera unidad, el programa de estudio y el cronograma de clases.
Para asegurar la calidad de las clases, algunos cursos pueden tener cupos limitados. Dependiendo del curso, es posible que las vacantes se completen rápido.
¡No te preocupes! Nuestros cursos cuentan con varias fechas de inicio a lo largo del año para que nadie se quede con las ganas de estudiar y certificarse en el Centro de e-Learning UTN BA.