Instituto de Formación Continua

Máster en Big Data Engineer

Modalidad On-line

Presentación del Máster

"De la mano de los expertos que han colaborado en el diseño del Máster en Big Data Engineer, nos explican cuál es la tarea de un Big Data Engineer y por qué entrar en este mundo profesional."

Consejo de expertos

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Tipología:
Máster
Créditos:
60 ECTS
 
Precio:
5.170 *
Idioma:
Castellano
Inicio curso:
09 noviembre 2017
Final curso:
23 diciembre 2018

* El importe incluye tasas administrativas de la Universitat de Barcelona

 
Tres razones para escogerlo
  • Programa diseñado y estructurado para que el alumno obtenga un total conocimiento para implementar y manejar un departamento de Big Data, así como el uso de las últimas herramientas.
  • Creado e impartido por expertos de gran nivel, con una metodología práctica, enfocada a la realidad y necesidad de las empresas.
  • No solo adquirirás conocimientos de las últimas herramientas y sistemas, si no que también potenciará tu conocimiento en la gestión del Big Data dándote una visión transversal de toda su magnitud.
Presentación

Se estima que cada minuto al día se envían más de 200 millones de e-mails, se comparten más de 700.000 publicaciones en Facebook, se realizan 2 millones de búsquedas en Google o se editan 100 horas de vídeo en YouTube.

En resumen, en un día se generan más datos de los que han existido en los últimos 20 años.

No hay duda que el Big Data Engineer es una de las profesiones del futuro, con un aumento del 122 % en la publicación de ofertas de empleo relacionadas directamente con el Big Data.

Es por ello que el Máster en Big Data Engineer tiene un enfoque totalmente práctico para dar respuesta a la necesidad de las empresas de incorporar profesionales especializados.

Dentro del Máster en Big Data Engineer aprenderás a utilizar e implementar todas las herramientas necesarias que requiere un Big Data Engineer, entre las que se encuentra:

  • Diseño de sistemas distribuidos
  • Explotación de datos
  • Diseño físico de un clúster (tipologías de servidores, Topología de red, Diagramas…)
  • Aprovisionamiento con herramientas DevOps (uso de plataformas IaaS Cloud como AWS, Google Cloud o Azure)
  • Cálculo de probabilidades con R-Commander
  • Análisis de Ficheros con Python
  • Computación de grafos, textos y series temporales
  • El concepto data driven y sus beneficios
  • Uso de las metodologías agile
  • Construcción de cuadros de mando

Además, aprenderás a utilizar herramientas imprescindibles como Hadoop y Spark, el uso de diferentes bases de datos NoSQL y SQL, así como herramientas para la implementación de machine learning, redes neuronales y deep learning, sin olvidar los diferentes formatos para estructurar y comprimir información como (Clave-Valor, Csv, Json, Thrift, Avro, Parquet...).

El Máster en Big Data Engineer está desarrollado e impartido por expertos de grandes compañías con una destacada trayectoria y experiencia en el campo del Big Data. También contarás con la participación de profesionales mediante masterclass.

Si buscas un Máster en Big Data Engineer que te dé una visión global de todo el paradigma dentro del Big Data, con un enfoque 100 % práctico, éste es tu máster.

Acreditación académica

Máster en Big Data Engineer por el Instituto de Formación Continua de la Universitat de Barcelona.

Curso propio diseñado según las directrices del Espacio Europeo de Educación Superior y equivalente a 60 créditos ECTS.

Objetivos

El Máster en Big Data Engineer prepara al alumno para:

  • Entender el concepto de escalabilidad horizontal y su relación con los sistemas distribuidos.
  • Diferenciar entre las diferentes tipologías y usos de los sistemas distribuidos.
  • Diseñar arquitecturas en base de sistemas distribuidos para cubrir tareas de procesamiento, transporte y almacenamiento de datos.
  • Familiarizarse con los diferentes tipos de herramientas para el tratado masivo de datos.
  • Tener la capacidad de elegir la herramienta más adecuada en cada caso.
  • Tener conocimientos prácticos para poder solucionar problemas reales utilizando plataformas como Hadoop, Spark o Kafka.
  • Adquirir capacidades de diseño y gestión de sistemas distribuidos.
  • Aplicar las capacidades de administración de sistemas para montar sistemas de alta escalabilidad.
  • Identificar fuentes de información y definir procesos de obtención y actualización de datos.
  • Aplicar los principales estimadores univariables: recuento, media, mediana y desviación estándar.
  • Trabajar con los principales métodos de análisis bivariables: tablas de contingencia, correlación y regresión.
  • Trabajar con los principales métodos de análisis multivariables: árboles de decisión, agrupación (clustering), factorial y regresión.
  • Comprender técnicas de analítica avanzada sobre conjuntos de datos complejos, tales como grafos, texto o series temporales.
  • Aprender los fundamentos en los cuales se basan las técnicas de inteligencia artificial para extraer modelos predictivos a partir de un conjunto de datos.
  • Ser capaz de trabajar con un especialista en Machine Learning, y saber qué hay que tener en cuenta para trasladar sus ideas en un producto real.
  • Saber cómo implementar un entrenador de modelos predictivos analíticos, y escalarlo a grandes volúmenes de datos.
  • Conocer el concepto data driven y su correcta aplicación a nivel empresarial.
Destinatarios

El Máster en Big Data Engineer está dirigido a:

  • Ingenieros de software recién titulados con ganas de adentrarse en el mundo del Big Data
  • Científicos e Ingenieros de otras disciplines con experiencia sólida en programación
  • Ingenieros de software que deseen reorientar o potenciar su carrera profesional
  • Programadores con años de experiencia en el sector de las tecnologías de la información
  • Administradores de sistemas con interés en Big Data
  • Analistas de datos
  • Técnicos en infraestructuras
  • Directores y responsables de servicios TI

El acceso de estudiantes de otras áreas se considerará en función de su experiencia profesional y formación previa.

 

 

Programa

1. Introducción a los sistemas distribuidos
1.1. Introducción a los sistemas distribuidos
1.2. Teorema de CAP
1.3. Principios básicos de sistemas de distribución
1.4. Tipologías de sistemas distribuidos (y ejemplos)
1.5. Arquitecturas de alta escalabilidad

2. Herramientas Big Data
2.1. Almacenamiento de grandes volúmenes de datos: Sistemas de ficheros distribuidos y NoSQL
2.2. Ingestión y transmisión de datos: sistemas de colas y Kafka
2.3. Procesamiento escalable: Hadoop MapReduce y Spark
2.4. Herramientas de explotación de datos

3. Gestión de infraestructuras Big Data
3.1. Introducción a la gestión de clústeres
3.2. Tipos de infraestructuras
3.3. Gestión de recursos
3.4. Devops y el paradigma IaC
3.5. Herramientas para la gestión de clúster

4. El proceso de análisis de datos
4.1. El método analítico: descriptivo, predictivo y prescriptivo
4.2. Fuentes de información disponibles
4.3. Obtención, almacenaje y análisis de la información disponible
4.4. Preproceso de información para el análisis
4.5. Definición del proceso de muestreo

5. Fundamentos de estadística
5.1. Principios básicos de probabilidad
5.2. Estimadores univariables: recuento, media, mediana y desviación estándar
5.3. Estimadores bivariables: tablas de contingencia, correlación y regresión
5.4. Estimadores multivariables: segmentación, relación, reducción y previsión

6. Analítica avanzada
6.1. Analítica avanzada: computación sobre grafos
6.2. Analítica avanzada: computación sobre texto
6.3. Analítica avanzada: computación de series temporales
6.4. Introducción al machine learning
6.5. Métodos de aprendizaje automático supervisado
6.6. Métodos de aprendizaje automático no supervisado
6.7. Redes neuronales y deep learning
6.8. Implementación de modelos predictivos

7. Data Driven Approach
7.1. Introducción al data driven
7.2. La cultura como base de la toma de decisiones
7.3. El dato
7.4. La mesa ejecutiva orientada a los datos

8. Data Project Management
8.1. Gestión de los sistemas de información
8.2. Gestión de proyectos Big Data
8.3. Gobernanza de los datos
8.4. La metodología agile
8.5. Ética y leyes

9. Extracción de Insights
9.1. Introducción al business intelligence
9.2. Implementación de una estrategia business analytics en la organización
9.3. Traducción de necesidades de información en indicadores (KPIs)
9.4. Representación gráfica de información

10. Proyecto Final 

Expertos

Sr. Ferran Galí i Reniu
Data Engineer en Trovit, donde lidera varios proyectos Big Data en una empresa que agrega más de 200 millones de anuncios clasificados, y sirve contenido a más de 2 millones de usuarios al día. Ha cursado Ingeniería en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya, y tiene un Máster en Emprendedoría por la École de Management de Normandie.

Sr. Enrique Rodríguez García
Con 17 años de experiencia en análisis de datos, inteligencia de negocio e investigación de mercados, ha trabajado en agencias de publicidad, clientes finales e institutos de estudios de mercado. Actualmente, trabaja como consultor/formador freelance de análisis de redes sociales, inteligencia de negocio y análisis de clientes en diversas organizaciones.

Sr. Marc Planagumà i Valls
BigData Platform Manager en Zurich, delivery center, responsable del diseño y la creación del data lake europeo de Zurich Insurances Corp. Master of Science y licenciado en Telecomunicaciones por la UPC-ETSETB. Data engineer con más de 10 años de experiencia en centros como Berlín BigData center, Eurecat centro tecnológico o Telefónica I+D. También forma parte del comité de programa de los congresos NoSQLMatters y DistributedMatters.

Sr. Andrés E. Alonso Guío
Data Engineer en Schibsted Spain con sites como Coches.net, Infojobs, Fotocasa, Vibbo y Milanuncios, participando en la creación del nuevo sistema de información y en el Data Lake. Experiencia de más de 5 años en Business Intelligence, en empresas de retail como Privalia. Ingeniero de Sistemas graduado de la Universidad Nacional de Colombia, Máster en Business Intelligence de la OBS-EAE Business School.

Cuadro docente
Cristina Giner Pérez
Miembro del Big Data CoE, Master in Digital Business, Master en Analítica Digital, Licenciada en Investigación y Técnicas de Mercado y Diplomada en Estadística. Ha trabajado en el mundo del análisis de datos desde 1998, especialmente en el área de marketing one to one en los sectores de automoción (Volkswagen, Audi y Skoda), gran consumo (Danone), y retail (Caprabo y Lidl).

Marc de Palol
Software Engineer con más de 15 años de experiencia trabajando en investigación y empresas privadas europeas con distintos tipos de sistemas distribuidos y de big data. Ha cursado Ingeniería en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya.

Álvaro Parafita Martínez
Consultor en Data Science, con amplia experiencia en proyectos de marketing online. Titulado en Matemáticas e Ingeniería Informática por la UB, con un máster de Data Science en la UPC. Experto en Machine Learning y especializado en el diseño e implementación de modelos predictivos avanzados. Programador de Python y R, con expertise en Python. Ha trabajado como Data Scientist en DBI, OgilvyOne Barcelona y Ofertia, compaginando con numerosos proyectos como freelance. Imparte clases de Ingeniería Informática en la UB.

Rafael Giménez Esteban
Research Area Manager en Cetaqua - Agbar. Responsable del grupo de investigación Agua 4.0, que trabaja en la aplicación de Big Data Analytics, IoT y otras tecnologías digitales de última generación al ciclo urbano del agua. Como Ingeniero software, investigador y team leader, en los últimos años ha ocupado diferentes responsabilidades alrededor de la conceptualización, la definición, la arquitectura, la coordinación y el liderazgo técnico en proyectos de Big Data Analytics, sistemas descentralizados e Internet of Things.
Salidas profesionales

El Máster en Big Data Engineer te prepara para asumir funciones de responsabilidad dentro de las organizaciones, donde la importancia y el peso de los datos en la toma de decisiones es cada vez más importante. Por eso, una buena ejecución por parte del Big Data Engineer dará más eficacia y valor a la empresa.

Estas son algunas de las salidas profesionales que te ofrece:

  • Arquitecto de soluciones Big Data
  • Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data
  • Gestor de infraestructuras por Big Data
  • Responsable de privacidad en soluciones Big Data
  • Auditor de Sistemas Big Data
Descuentos, becas y financiación

Debido a la actual coyuntura económica, la cual nos ha llevado a valorar la necesidad de facilitar aún más a nuestros alumnos el acceso a la formación continua, el Instituto de Formación Continua de la Universidad de Barcelona ha implantado un nuevo sistema de pago fraccionado. Así pues, hemos puesto en marcha una serie de facilidades de pago para la gran mayoría de nuestros Másters y Postgrados, con 4 plazos de pago para los programas anuales y 7 para los bienales, salvo casos excepcionales.

Para facilitar el acceso a sus programas formativos, el Instituto de Formación Continua de la Universidad de Barcelona te proporciona la información necesaria para poder conseguir una de las becas que diferentes instituciones nacionales e internacionales ofrecen.

 Puedes consultar los diferentes programas de becas haciendo clic aquí 
Además, en la mayoría de los cursos de nuestra oferta formativa, contamos con descuentos especiales para ciertos colectivos:
  • Los asociados a "Alumni UB" tendrán un descuento de 200€ en la matrícula. En programas de menos de 2.000€, el descuento será del 10%.
  • Personal del Grupo UB (10% de descuento).
  • Exalumno del Instituto de Formación Continua de la Universidad de Barcelona (10% de descuento).

Confirma los importes en el momento de formalizar tu matrícula.

La mayoría de nuestros programas (tanto presenciales como on-line) cumplen los requisitos para ser bonificados a través de la Fundación Tripartita. Si deseas más información para tramitar la bonificación para tu empresa, consulta con tu Asesora en el momento de formalizar la matrícula.

Condiciones:

  • No se aplicará ningún descuento que no esté acreditado.
  • Los descuentos no son acumulables y sólo se aplicarán a los cursos con precio superior a 1.000€.
  • No se aplicarán descuentos una vez iniciado el curso.
  • Es responsabilidad del alumno informar su voluntad de acogerse a un determinado descuento.
  • Existen ciertos cursos que no admiten descuentos.
Donde encontrarnos

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