Innovación de Aprendizaje
Empieza en el mundo del Data Engineer con Apache Hadoop y Spark, las tecnologías del Big Data que están revolucionando el mundo del análisis y los grandes volúmenes de datos!
¿Qué es BigData?
El BigData consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. La información extraída ayuda a a mejorar estrategias y procesos, logrando incrementar el poder competitivo de la empresa y a comprender mejor a los consumidores, entre muchas otras aplicaciones.
El Big Data se puede usar en los más variados sectores de una empresa, por ejemplo, en marketing, finanzas, atención al cliente, ventas, entre otros.
¿Qué es Hadoop?
Apache Hadoop es un framework open source para programar aplicaciones distribuidas que manejen grandes volúmenes de datos, y su modelo distribuido procesa rápidamente Big Data.
¿Qué es Spark?
Apache Spark es un framework de computación en clúster open source, para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido y de propósito general, existiendo una gran flexibilidad e interconexión con otros módulos de Apache como Hadoop, Hive o Kafka.
¿Por qué utilizar BigData?
El Big Data es una de las mejores formas en la que una empresa puede aprovechar todos los datos que se generan a diario para favorecer su crecimiento. Este proceso permite, por ejemplo:
- Prevenir posibles fraudes financieros.
- Identificar nuevas oportunidades comerciales.
- Identificar procesos cuyos costos pueden ser reducidos.
- Satisfacer las necesidades de los clientes de forma más puntual, aumentando su nivel de satisfacción.
- Tomar decisiones más asertivas.
¿Qué hace un profesional Ingeniero de Datos?
Es uno de los perfiles profesionales asociados al Big Data. Entre sus funciones figuran la administración, el almacenamiento y la gestión de datos en una organización con el objetivo de detectar tendencias, y el proceso de los mismos de forma más útil. Se trata de un perfil muy técnico que sienta las bases para los científicos de datos (data scientists), analistas (data analysts) y desarrolladores de aplicaciones.
¿Qué estudiar para ser Ingeniero de Datos?
- Conocimientos sobre Linux/Unix.
- Experiencia de programación en Python y Spark.
- Formación sobre sistemas de ficheros distribuidos como Hadoop, HDFS o Spark.
- Conocer cómo funcionan las bases de datos y las diferencias entre las relacionales y las NoSQL (como Cassandra, Redis, MongoDB…).
- Conocimientos de herramientas para tratar y procesar grandes volúmenes de datos como Apache Kafka o Apache Storm.
- Experiencia en el uso de infraestructuras cloud, contenerización y herramientas de BI y visualización.
- Adoptar buenas prácticas para la custodia y seguridad de los datos.