Formación Laboris

Curso subvencionado para desempleados de ORACLE BIG DATA ANALISTA

Core Networks
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Curso subvencionado Presencial en Madrid (Madrid)

Precio: Gratuito para desempleados
Duración: 2 meses
También se imparte en Madrid

Resumen del curso subvencionado

Los proyectos de Big Data orientados al procesamiento de datos y generación de conclusiones empresariales están basados en las fases adquisición, organización, análisis y toma de decisiones.

Objetivos: - A lo largo de este curso, el alumno aprenderá las bases de Big Data, cómo y cuándo utilizarlo, los principales componentes que forman parte de este tipo de entorno y las tecnologías relacionadas, especializando al alumno en las fases finales de análisis y toma de decisiones, a través de las soluciones de Oracle para Data Mining y Business Intelligence. - Al finalizar el curso, el alumno habrá aprendido: qué es Big Data, fases que componen los proyectos, tecnologías y componentes que forman parte de las soluciones de Big Data, Análisis y tratamiento de datos y uso de herramientas para Data Mining y Business Intelligence

Requisitos: Se realizarán pruebas de nivel para el acceso al curso.

A quién va dirigido: Trabajadores/as preferentemente desempleados, residentes en la Comunidad de Madrid. Aconsejable conocimientos básicos de bases de datos. Conocimientos de inglés a nivel de lectura.

Temario completo de este curso

MÓDULO 1: ORACLE BIG DATA ESSENTIALS

CONTENIDOS:

- Introduction

- Overview of Big Data

- Understanding Oracle's Solution for Big Data

- Using Oracle Big Data Appliance

- Data Acquisition Options in BDA

- Using The Hadoop Distributed File System

- Using Flume in HDFS

- Using Oracle NoSQL Database

- Using Hive

- Using Oracle Big Data Connectors

- Using Oracle Loader for Hadoop

- Using Oracle Sql Connector for HDFS

- Using ODI Application Adapter for Hadoop

- Using Oracle R Connector for Hadoop

- Using In-Database Analytics

- Using Oracle Big Data Integration Options

- Examining Big Data Use-cases

MÓDULO 2: ORACLE BIG DATA FUNDAMENTALS Ed 1

CONTENIDOS:

- Introduction

- Big Data and the Oracle Information Management System

- Using Oracle Big Data Lite Virtual Machine

- Introduction to the Big Data Ecosystem

- Introduction to the Hadoop Distributed File System (HDFS)

- Acquire Data using CLI, Fuse-DFS, and Flume

- Using and Administering Oracle NoSQL Database

- Introduction to MapReduce

- Using YARN to Manage Resources

- Overview of Apache Hive and Apache Pig

- Overview of Cloudera Impala, Solr, and Apache Spark

- Using Oracle XQuery for Hadoop

- Options for Integrating Your Big Data

- Using Oracle Big Data SQL

- Using Oracle Advanced Analytics

- Introducing Oracle Big Data Discovery

- Using the Oracle Big Data Appliance (BDA)

- Managing the Oracle Big Data Appliance

- Balancing MapReduce Jobs

- Securing Your Data on the BDA

MÓDULO 3: USING ORACLE NOSQL DATABASE

CONTENIDOS:

- Big Data and NoSQL Database Overview

- Oracle NoSQL Database

- Designing a Schema

- Consistency

- Durability

- Credit Card Application and APIs: Overview

- Administration: Overview

- Planning the Installation

- Setting-up the Oracle NoSQL Database Nodes

- Configuring and Deploying the KVStore

- Store Parameters

- Optimizing KVStore Performance

- Backup and Recovery

- Troubleshooting

- Accessing the KVStore

- Creating Key and Value Components

- Loading Data into a KVStore

- Retrieving Data from a KVStore

- Manipulating Data in a KVStore

- Handling Exceptions

- Configuring Consistency

- Configuring Consistency and Durability

MÓDULO 4: ORACLE R ENTERPRISE ESSENTIALS Ed 1

CONTENIDOS:

- Introducing Oracle R Enterprise

- Getting Started with ORE

- Introducing the R Language and Environment

- Producing Graphs in R and ORE

- Using the ORE Transparency Layer - Part 1

- Using the ORE Transparency Layer - Part 2

- ORE Embedded R Execution - R Interface

- ORE Embedded R Execution - SQL Interface

- Using ORE Predictive Analytics - Part 1

- Using ORE Predictive Analytics - Part 2

- Using ROracle for Direct Database Access

 
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