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Instituto Data Science Argentina

Curso de Cassandra DB (No SQL)

Modalidad: Curso online asincrónico con tutor
Duración: 40 Hs
Duración 5 semanas
Inicio: permanente
Inscripción abierta. Cupos limitados. Inscribite ahora!

$4.999

Producto disponible

Categoría: Etiqueta:

Información Importante

El programa de la Diplomatura en Ciencia de Datos se encuentra detallado unidad a unidad en la parte inferior de la página.

Objetivos de la Cursada

Los objetivos del Curso Cassandra DB son explicar y conceptualizar los conocimientos básicos y necesarios para desarrollar sistemas de bases de datos (NoSQL). Por medio de estos conceptos lograr comprender el manejo de la información distribuida. Tomar conocimiento sobre las convenciones estándares de acceso de una base de datos. Aprender la sintaxis necesaria de los comandos (NoSQL) para la recuperación y manipulación de datos en el lenguaje Cassandra.

El alumno:

  • Internalizará ventajas que ofrecen las bases de datos (NoSQL).
  • Características de las bases de datos (NoSQL).
  • Construcción de base de datos (NoSQL) con el motor de base Cassandra.
  • Escalabilidad de un sistema de información en sus diferentes clasificaciones (vertical u horizontal).
  • Diferencias entre los motores de bases de datos (SQL) y los (NoSQL).
  • Clasificación de tipos de (NoSQL).
  • Modelo de distribución y consistencia de datos.

Programa analítico de Cassandra DB

Sección 2: Conceptos básicos de Cassandra
Diseño y arquitectura.
Nodos de Cassandra, clústeres, centros de datos.
Teclas, tablas, filas y columnas.
Partición, replicación, tokens.
Niveles de consistencia y quórum.
Labs: interactuando con cassandra usando CQLSH.
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Sección 3: Modelado de datos – parte 1
Introducción a CQL.
CQL Datatypes.
creando espacios de claves y tablas.
Elegir columnas y tipos.
Elegir llaves primarias.
Diseño de datos para filas y columnas.
(CONTINUA LEYENDO ATRAS)
Tiempo para vivir. (TTL)
Consultando con CQL.
Actualizaciones de CQL.
Colecciones. (lista / mapa / conjunto)
Labs: varios ejercicios de modelado de datos usando CQL; experimentando con consultas y tipos de datos compatibles.
Sección 4: Modelado de datos – parte 2
Crear y usar índices secundarios.
claves compuestas (claves de partición y claves de agrupamiento).
Datos de series de tiempo.
(CONTINÚA LEYENDO ATRÁS)
Mejores prácticas para datos de series de tiempo.
Contadores.
Transacciones livianas (LWT).
Labs: creación y uso de índices; modelado de datos de series de tiempo.
Sección 5: Cassandra Internals
Entender el diseño de Cassandra.
sstables, memtables, commit log.
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Sección 6: Administración
Selección de hardware. Distribuciones de Cassandra. Nodos de Cassandra Comunicación. Escribir y leer datos en / desde el motor de almacenamiento. Directorios de datos. Operaciones contra la entropía. Compactación Cassandra. (CONTINÚA LEYENDO ATRÁS)
Elegir e implementar estrategias de compactación. Mejores prácticas de Cassandra. Creando una instancia de Cassandra de prueba con poca huella de memoria(low memory footprint).
herramientas de solución de problemas y consejos. Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra, ejecutan los puntos de referencia.
ACTIVIDAD COMPLEMENTARIA
Como recurso de extensión se realizarán diferentes planteos de sucesos ocurridos o teorizados para que los alumnos puedan expresar sus experiencias y narraciones escritas según sus propias opiniones.
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