Workshop gratuito BI Open Source Pentaho en Lima (21 y 22 de Noviembre: 19:00h-22:00h)

Workshop Internacional Perú

PUBLICO OBJETIVO

Para todos los que se quieran dedicar al mundo del Business Intelligence, profesionales de las tecnologías de información, gestores de TI, consultores en Business Intelligence, Analistas de Negocio, Analistas de sistemas, arquitectos Java, desarrolladores de sistemas, administradores de bases de datos, desarrolladores y profesionales con relación a el área de tecnología, marketing, negocio y financiera.

Si desean inscribirse o  formación 'online completa', adaptada a sus necesidades, pueden contactar con [email protected].

 

OBJETIVO

El objetivo es enseñar al alumno las posibilidades para construir una solución de Business Intelligence (BI) para hacer el análisis de datos procedentes de diversas fuentes y sistemas, utilizando herramientas de software libre como Pentaho. Herramienta líder en el mercado Open Source.

También se hablará sobre otros entornos BI Open Source como Saiku, Ctools, Talend y otras soluciones desarrolladas por la comunidad.

 

Precio

El Workshop es gratuito, solo es necesario confirmar asistencia a [email protected] , para tener reservada su plaza, pues son limitadas!!


 
     

 

Antes de realizar un curso o seminario, escuchamos las necesidades reales y objetivos de cada cliente, para adecuar la formación y obtener el mayor aprovechamiento posible. Ajustamos cada curso a sus necesidades.

Somos también especialistas en formaciones 'in company' adaptadas a las necesidades de cada organización, donde el aprovechamiento para varios asistentes de la misma compañía es mucho mayor. Si es tu caso, contacta con nosotros.

Consulte nuestros cursos

Introducción al Big Data

Introducción al Big Data

Objetivo

Curso orientado a introducir y explicar los principales conceptos y tecnologías del campo Big Data.

El objetivo de este curso es ofrecer una visión holística de Big Data, apoyándonos en su capacidad para generar oportunidades de negocio, así como optimizar los ya existentes.

Se verán ejemplos de arquitecturas ya implantadas en el mercado y se analizarán los casos de uso en los que Big Data es y ha sido decisivo.

Big Data (o el manejo de grandes volúmenes de de información) son conjuntos de datos que crecen tan grandes que se vuelven incómodos para trabajar con las herramientas de gestión de bases de datos tradicionales. Las dificultades incluyen la captura, almacenamiento, de búsqueda, el intercambio, análisis, y la visualización.

De continuar esta tendencia, debido a los beneficios de trabajar con conjuntos de datos más grandes que permiten a los analistas a "detectar las tendencias de negocios, prevenir enfermedades, combatir el delito" se irán necesitando de nuevas tecnologías, NoSQL, Hadoop… que lo soporten.

En Big Data se usan tecnologías heterogéneas, pero complementarias para conseguir estos objetivos (Hadoop, NoSQL, Column oriented DB, SQL Databases...), junto con poderosas herramientas de visualización, igualmente open source.

Público objetivo

Dirigido a todo tipo de audiencia interesada en introducirse en el mundo del Big Data, mediante la realización de ejercicios.

Observaciones

Recopilación actualizada de información que hemos publicado sobre Big Data

En Stratebi, (contactenos para una presentación), usamos el poder del Business Intelligence junto al Big Data para proporcionar soluciones Big Data Analytics en areas como:

  • Soluciones Social Media (twitter, facebook....)
  • Soluciones de análisis de web analytics, logs, ecommerce, etc...
  • Soluciones Smart City/Open Data
  • Soluciones de Geolocalización, dispositivos móviles....
  • Soluciones para detección de fraude, auditorias, nivel de rendimiento de sistemas
  • Soluciones de seguridad y análisis financiero para Retail, Telco, Banca y Seguros
  • Soluciones de segmentación avanzada de clientes, leads y automatización de acciones comerciales
  • Business Intelligence (informes, dashboards, OLAP...) en tiempo real
  • Soluciones de análisis para utilities y sensores (energia, agua, contaminación, luz....)
  • Soluciones de detección de patrones de compra, recomendaciones, etc...
  • Soluciones de carga masiva y análisis de información no estructurada y estructurada conjunta no realizada previamente

 

Gracias a tecnologías Open Source, la implementación de estas soluciones suponen un ahorro de costes enorme sobre soluciones propietarias. Ej), Big Data Analytics con Pentaho

Temario

1. Introducción a Big Data
  • Directrices principales en las que se basa Big Data.
  • Visión histórica e introducción al contexto del Big Data a través de ejemplos intuitivos.
  • Cómo afecta Big Data a los negocios.
  • La relación entre Big Data, Business Intelligence & Data Science
2. Arquitecturas Big Data
  • Introducción y clasificación a las diferentes arquitecturas y sistemas Big Data disponibles en el mercado
  • Estudio de profundidad del entorno Hadoop: HDFS, Map Reduce, YARN, análisis de la pila de herramientas disponibles sobre HDFS y Map Reduce (Hive, Pig...), introducción a las distribuciones de Hadoop, etc.
  • Estudio de las principales soluciones NoSQL: Cassandra, MongoDB,...
  • Introducción a las bases de datos analíticas: HPVertica y MonetDB
  • Consideraciones para la elección de una arquitectura Big Data
  • Ejemplos prácticos y visión de futuro sobre estas bases de datos
    • Instalación de una distribución de Hadoop de un solo nodo para la realización de pruebas
    • Introducción a la gestión de un clúster Hadoop
    • Introducción al uso del sistema de archivos HDFS
3. Obtención y movimiento de datos en Big Data
  • Estudio de los principales tipos de fuentes de datos actuales
    • Datos estructurados, semi estructurados y no estructurados
    • Batch y streaming
  • Análisis de las principales herramientas disponibles para la adquisición y movimiento de datos:
    • Pentaho Data Integration: Carga, transformación y extracción de datos de cualquier naturaleza desde fuentes de datos hacía HDFS y viceversa.
    • Sqoop: Carga y extracción de datos relacionales (SGBDR->HDFS, HDFS->SGBDR) en batch
    • Flume: Carga y transformación de datos en tiempo real
  • Ejercicios con las herramientas anteriores basados en un caso de estudio para la obtención de datos de logs, redes sociales...
4. Procesamiento del Big Data
  • Análisis de los requerimientos temporales del análisis (oportunidad del análisis)
  • Introducción a las principales herramientas para el procesamiento y análisis del Big Data
    • Herramientas sobre MapReduce: Pig, Hive
    • Herramientas que no usan Map Reduce: Spark, Spark Streaming, Storm...
  • Ejercicio basado en un caso de estudio para el procesamiento de datos de logs, redes sociales...
5. Casos de Estudio
  • Análisis de casos de estudio del mercado: Sistema de recomendación de Amazon, análisis de datos de sensores en empresas de transporte, análisis de clics en páginas web...
  • Análisis de casos de estudios basados en nuestra amplia experiencia en el desarrollo de proyectos Big Data

Contacto

Ajustamos cada curso a sus necesidades.

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