Una vez te hayas preinscrito a un curso, tendrás que pasar una prueba de selección, que tiene como objetivo seleccionar aquellas personas candidatas que puedan aprovechar más el curso, en base a sus conocimientos previos y su perfil profesional.

El día de la prueba de selección deberás acudir con la siguiente documentación:

• Fotocopia del DNI. En caso que tu domicilio actual no se corresponda con el que figura en tu DNI, deberás aportar documento acreditativo de residencia en la Comunitat Valenciana.
• Fotocopia del DARDE, en caso de estar en situación laboral de desempleo.
• Fotocopia de la cabecera de la última nómina, en caso de estar en situación laboral de ocupado.
• Curriculum vitae actualizado, preferentemente en el modelo europass.

El proceso de preinscripción a este curso se encuentra actualmente cerrado.

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Apache Hadoop es un framework para el almacenamiento a gran escala y procesado de conjuntos de datos en clústers.

El presente curso, de carácter eminentemente práctico, prepara a los asistentes proporcionando los conocimientos necesarios para hacer uso de Apache Hadoop para almacenar y acceder a grandes cantidades de datos multiestructurados y realizar cientos de miles de operaciones por segundo y por otro para hacer uso de Apache Pig y Apache Hive para aprender a manejar el BIG Data utilizando tanto datos analíticos tradicionales como habilidades del Business Intelligence.

Examen de certificación incluido:

Actualmente no se dispone de certificación asociada a la presente formación.

Objetivos:

El objetivo final de esta formación es capacitar al alumno mediante laboratorios y ejemplos prácticos en el procesado masivo de datos, trabajando con Hadoop y utilidades o tecnologías relacionadas.

Todo el profesorado contará con la experiencia en docencia y las certificaciones más adecuadas para impartir los contenidos de este curso TIC.

Este curso es indicado para aquellos perfiles profesionales de la programación, analistas de datos, analistas de negocios y administradores interesados en adquirir conocimientos en el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Para un máximo aprovechamiento del curso, es recomendable que los asistentes dispongan de conocimientos previos en programación, preferiblemente en Java. Es útil aunque no obligatorio haber tenido experiencia con bases de datos, modelado de datos, SQL, UNIX básico o comandos LINUX.

Otros requisitos:
Inglés técnico a nivel de lectura.

• Fundamentos de Hadoop
  
• Introducción a Pig
  
• Análisis de datos básicos con Pig
  
• Procesamiento de datos complejos con Pig
  
• Operaciones de múltiples conjuntos de datos con Pig
  
• Ampliación de Pig
  
• Pig Troubleshooting y optimización
  
• Introducción a Hive
  
• Análisis de datos relational con Hive
  
• Gestión de datos Hive
  
• Procesamiento de texto Hive
  
• Optimización Hive
  
• Ampliación de Hive
  
• Elección de la mejor herramienta para el trabajo
  

Equipamiento informático de un ordenador por alumno, con pantalla TFT y red local de 100 Mbps. Software, manuales oficiales y otros materiales de la multinacional relativos al curso, necesarios para la consecución de los objetivos de la formación ofertada.