Curso Superior en DevOps y Cloud Computing Aplicado a Big Data en formación programada online. Formación Bonificada

Curso Superior en DevOps y Cloud Computing Aplicado a Big Data

MATRICULACIÓN

Entidad:

Titulacion de INESEM
Duración total:
220 h.
Teleformación:
110 h.
Modalidad:
Online
Precio: 460 €
Bonificable hasta el 100%

SOLICITAR INFORMACIÓN

Presentación
DESCRIPCIÓN
El crecimiento de los volúmenes de información manejados por las organizaciones, crea la necesidad de adecuar las infraestructuras de  la empresa a las demandas que conlleva un análisis y procesamiento óptimo de los datos. Crear una arquitectura en la nube acorde a las necesidades de un proyecto de Big Data permitirá la reducción de costes empresariales.Este curso te permite asimilar los objetivos y técnicas necesarias para el estudio y desarrollo de una arquitectura cloud en entornos de big data. Te capacitará para adoptar la mejor solución sin perder de vista la escalabilidad de los datos y la seguridad de la información que esta implantación conlleva.En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector. 
OBJETIVOS
  • Conocer los principales modelos de nubes y sus diferencias
  • Diseñar y gestionar diferentes entornos cloud para big data en función de la demanda empresarial
  • Analizar y gestionar soluciones cloud computing en Linux y Windows
  • Valorar las necesidades de los proyectos de big data y adecuarlos al proyecto cloud
  • Aplicar las técnicas necesarias para mantener la seguridad de la información y los requisitos legales que conlleva.
PARA QUÉ TE PREPARA
Con este Curso Superior en DevOps y Cloud Computing aplicado a Big Data serás capaz de adecuar las necesidades empresariales conforme al tamaño del volumen de información que se genera. Mediante el estudio de proyectos de big data, diseñarás y desarrollarás la solución de cloud computing más óptima tanto en entornos Linux como Windows, estableciendo una estrategia de reducción de costes y escalabilidad en la organización.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El Curso Superior en DevOps y Cloud Computing aplicado a Big Data está enfocado para profesionales de áreas tecnológicas y con conocimientos en Big Data, que quieran orientar su carrera hacía la optimización del desarrollo y puesta en marcha de infraestructuras cloud en entornos de big data, permitiéndole adecuar las necesidades de las organizaciones en cada momento.
Metodología

La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.

A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.

El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.

La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.

Por último, el alumno contará en todo momento con:

Claustro Docente
Ofrecerá un minucioso seguimiento al alumno, resolviendo sus dudas e incluso planteando material adicional para su aprendizaje profesional.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Material Adicional
De libre acceso en el que completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta. Podrá encontrarlo en Revista Digital, INESEM y MasterClass INESEM, puntos de encuentro entre profesionales que comparten sus conocimientos.
Temario
SE DESARROLLARÁN LOS SIGUIENTES CONTENIDOS
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es DevOps?, ¿De dónde viene?
  2. Historia de DevOps
  3. ¿Cuáles son los desafíos que DevOps resuelve?
  4. ¿Cuál es el objetivo de DevOps?
  5. Continuidad en DevOps
  6. ¿Cuáles son las fases de la madurez de DevOps?
  7. ¿Cuáles son los valores de DevOps?
  8. ¿Qué herramientas se usan en DevOps?
  1. Orígenes del cloud computing
  2. Qué es cloud computing
  3. Características del cloud computing
  4. La nube y los negocios
  5. Modelos básicos en la nube
  1. Virtualización
  2. Categorías de virtualización
  3. Cloud storage
  4. Proveedores fiables de cloud storage
  1. Servicios cloud para el usuario
  2. Escritorio virtual o VDI
  3. Servicio de centro de datos remoto
  1. Introducción
  2. IaaS
  3. PaaS
  4. SaaS
  5. Otros modelos comerciales
  1. Qué es una nube privada
  2. 2.Ventajas e inconvenientes del servicio de la nube privada
  3. La transición a la nube privada
  4. Alternativas para crear una nube privada
  1. Qué es una nube pública
  2. 2.Ventajas e inconvenientes del servicio de nube pública
  3. Análisis DAFO de la nube pública
  4. Nubes públicas vs Nubes privadas
  1. Qué es una nube híbrida
  2. 2.Ventajas e inconvenientes de las nubes híbridas
  3. Aspectos clave en la implantación de una nube híbrida
  4. Evaluación de alternativas para el establecimiento de una nube híbrida
  1. ¿Para qué sirven las herramientas DevOps?
  2. Principales herramientas DevOps
  1. ¿Qué es Jenkins?
  2. Instalación Jenkins
  3. Integración Jenkins con GitHub
  4. Roles en Jenkins: Crear usuarios y administrar permisos
  5. Crear compilaciones con un proyecto de estilo libre (Jenkins Freestyle)
  6. Tuberías (Pipelines) en Jenkins
  1. ¿Qué es Docker?
  2. Arquitectura Docker
  3. Instalación Docker
  4. Uso de Docker
  1. ¿Qué es Puppet?
  2. ¿Cómo funciona Puppet?
  3. Bloques Puppet
  4. Instalar Agente Puppet en Windows
  5. Uso de Puppet
  1. ¿Qué es Vagrant?
  2. Instalación Vagrant
  3. Uso de Vagrant
  1. ¿Qué es Snort?
  2. Reglas Snort
  3. Instalación Snort y configuración de reglas
  4. Instalar un servidor Syslog
  1. ¿Qué es ElasticBox?
  2. Instalar Kubernetes desde Docker
  3. Kubectl y comandos útiles
  4. Contexto Docker y Kubernetes
  5. Dashboard de Kubernetes
  6. Despliegue de aplicaciones
Titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”
Requisitos Acceso
Este curso bonificado pertenece al sistema de Formación Programada de INESEM Business School. Se tramita con cargo a un crédito formativo asignado a las empresas privadas españolas para la formación de sus trabajadores sin que les suponga un coste. Para tramitar este curso de formación programada es necesario:
  • Estar trabajando para una empresa privada.
  • Encontrarse cotizando en el Régimen General de la Seguridad Social
  • Que el curso seleccionado esté relacionado con el puesto de trabajo o actividad principal de la empresa.
  • Que la empresa autorice la formación programada
  • Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
Curso Superior en DevOps y Cloud Computing Aplicado a Big Data
Duración total:
220 h.
Teleformación:
110 h.
Modalidad:
Online
Precio: 460 €
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