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Los tags más empleados en los apuntes son:

AWS

• AWS Athena
• Amazon Web Services. Servicios, redes, seguridad. AWS CLI y Cloudshell.
• Cloud computing / computación en la nube.
• Gestión de datos documentales mediante DynamoDB en AWS.
• Servicios de computación en la nube mediante EC2.
• AWS Elastic Map Reduce
• AWS Glue
• Funciones serverless mediante AWS Lambda.
• Gestión de datos relacionales con RDS en AWS.
• Almacenamiento en la nube AWS. EBS, S3 y EFS.
• Arquitecturas cloud

Arquitecturas

• Arquitecturas cloud
• Arquitecturas Big Data - Kappa y Lambda.

Audio

• Tratamiento de audio con Hugging Face
• Tratamiento de audio desde Python

BDA RA1

• AWS Glue
• Arquitecturas Big Data - Kappa y Lambda.
• Introducción al Big Data
• Ingesta de datos. Pipeline de datos y ETL.
• Formatos de datos en Big Data
• Pentaho Data Integration. ETL mediante Spoon.
• Framework de agregación en MongoDB
• Modelado de datos NoSQL
• MongoDB
• Agregaciones, joins y uso de funciones con Spark DataFrames / SQL
• Analítica de datos con Spark DataFrames / SQL

BDA RA2

• Gestión de datos documentales mediante DynamoDB en AWS.
• Servicios de computación en la nube mediante EC2.
• AWS Elastic Map Reduce
• Funciones serverless mediante AWS Lambda.
• Gestión de datos relacionales con RDS en AWS.
• Almacenamiento en la nube AWS. EBS, S3 y EFS.
• Hadoop y su ecosistema.
• MongoDB
• Almacenamiento de datos. Sistemas NoSQL.
• Replicación y particionado (sharding) en MongoDB.
• Analítica de datos con Spark Streaming

BDA RA3

• HDFS, acceso y gestión desde el terminal y Python.

BDA RA4

• Hadoop y su ecosistema.
• HDFS, acceso y gestión desde el terminal y Python.
• Rendimiento en MongoDB.
• Analítica de datos con Spark
• Analítica de datos con Spark Streaming

Cloud

• AWS Athena
• Amazon Web Services. Servicios, redes, seguridad. AWS CLI y Cloudshell.
• Cloud computing / computación en la nube.
• Gestión de datos documentales mediante DynamoDB en AWS.
• Servicios de computación en la nube mediante EC2.
• AWS Elastic Map Reduce
• AWS Glue
• Funciones serverless mediante AWS Lambda.
• Gestión de datos relacionales con RDS en AWS.
• Almacenamiento en la nube AWS. EBS, S3 y EFS.
• Arquitecturas cloud
• MongoDB

Data Engineering

• Introducción al Big Data
• Ingeniería de datos
• Ingesta de datos. Pipeline de datos y ETL.
• Faker - generando datos sintéticos
• Formatos de datos en Big Data
• Pentaho Data Integration. ETL mediante Spoon.

Databricks

• Delta Lake.
• Analítica de datos con Spark

Hadoop

• Flume. Herramienta de ingesta en streaming de datos en y desde Hadoop.
• Hadoop y su ecosistema.
• HDFS, acceso y gestión desde el terminal y Python.
• Apache Hive. Acceso a HDFS con un interfaz similar a tablas relacionales mediante SQL.
• Apache Hive II. Particionado y buckets de datos. De Flume a Hive.
• Sqoop. Herramienta de ingesta de datos batch en y desde Hadoop.

Hive

• AWS Athena
• AWS Elastic Map Reduce
• Apache Hive. Acceso a HDFS con un interfaz similar a tablas relacionales mediante SQL.
• Apache Hive II. Particionado y buckets de datos. De Flume a Hive.

HuggingFace

• Cargando datasets en HuggingFace
• Prototipado con Gradio
• Hugging Face
• Aprovechando el conocimiento

Kafka

• Apache Kafka. Elementos y ejemplos con Python.

MongoDB

• Framework de agregación en MongoDB
• Modelado de datos NoSQL
• MongoDB
• PyMongo
• Rendimiento en MongoDB.
• Replicación y particionado (sharding) en MongoDB.
• Series temporales con MongoDB

NoSQL

• Gestión de datos documentales mediante DynamoDB en AWS.
• Modelado de datos NoSQL
• MongoDB
• Almacenamiento de datos. Sistemas NoSQL.

PIA RA1

• Spark ML

PIA RA3

• AWS Athena
• Amazon Web Services. Servicios, redes, seguridad. AWS CLI y Cloudshell.
• Cloud computing / computación en la nube.
• Ingeniería de datos
• Analítica de datos con Spark

SAA RA2

• Spark ML

SBD RA1

• Spark JDBC y Spark Catalog.
• Delta Lake.
• Spark Streaming Avanzado
• Spark RDDs
• Analítica de datos con Spark Streaming

SBD RA3

• Flume. Herramienta de ingesta en streaming de datos en y desde Hadoop.
• Apache Hive. Acceso a HDFS con un interfaz similar a tablas relacionales mediante SQL.
• Apache Hive II. Particionado y buckets de datos. De Flume a Hive.
• Sqoop. Herramienta de ingesta de datos batch en y desde Hadoop.

Spark

• Agregaciones, joins y uso de funciones con Spark DataFrames / SQL
• Spark JDBC y Spark Catalog.
• Analítica de datos con Spark DataFrames / SQL
• Delta Lake.
• Spark Streaming Avanzado
• Spark ML
• Spark RDDs
• Analítica de datos con Spark
• Analítica de datos con Spark Streaming

Spark Streaming

• Spark Streaming Avanzado
• Analítica de datos con Spark Streaming