Resumen
Aprovecha el poder de los análisis de datos avanzados, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Programa de estudio
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- Introducción a los Lagos de Datos
-- Definición y propósito de un lago de datos
-- Diferencias clave entre lagos de datos y almacenes de datos
-- Beneficios y desafíos de implementar un lago de datos
- Arquitectura de Lagos de Datos
-- Componentes principales de un lago de datos
-- Capas de ingestión y almacenamiento de datos
-- Capas de procesamiento y analítica
- Tecnologías de Lagos de Datos
-- Descripción de plataformas populares de lagos de datos (por ejemplo, AWS Lake Formation, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
-- Comparación de diferentes formatos de almacenamiento de datos (por ejemplo, Parquet, ORC, Avro)
- Ingestión de Datos
-- Ingestión de datos por lotes vs. en streaming
-- Herramientas y métodos comunes para la ingestión de datos (por ejemplo, Apache Kafka, Apache NiFi)
- Gobernanza de Datos y Seguridad
-- Importancia de la gobernanza de datos en los lagos de datos
-- Mejores prácticas de seguridad (por ejemplo, control de acceso, encriptación)
-- Gestión de metadatos
- Procesamiento de Datos y Analítica
-- Uso de marcos de procesamiento de grandes datos (por ejemplo, Apache Spark, Apache Flink)
-- Casos de uso de analítica en tiempo real y por lotes
-- Integración del aprendizaje automático con lagos de datos
- Mejores Prácticas para Implementar Lagos de Datos
-- Planificación y diseño de un lago de datos
-- Errores comunes y cómo evitarlos
-- Escalabilidad y optimización del rendimiento
- Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
-- Ejemplos del mundo real de implementaciones de lagos de datos
-- Lecciones aprendidas de líderes de la industria
- Tendencias y Desarrollos Futuros en Lagos de Datos
-- Tecnologías y metodologías emergentes
-- El papel evolutivo de los lagos de datos en la analítica de grandes datos y la IA
- Conclusión y Próximos Pasos
-- Resumen de puntos clave
-- Recursos para un aprendizaje y exploración adicionales
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