Máster en
Big Data
Engineer

Fórmate en una profesión de futuro
con una metodología práctica e innovadora

Inicio / Fin 8 de noviembre 2018 al
22 de diciembre 2019
Metodología Modalidad on-line
Matrícula 5.170€

Objetivos

Fundamentos de diseño de arquitecturas escalables para plataformas de análisis de datos.

Trabajar con los principales frameworks Big Data: NoSQL y Sistemas distribuidos.

Trabajar con los principales frameworks BI: ETLs, Data Warehousing y Visualizacion de datos.

Adquirir capacidades de desarrollo de algoritmos Machine Learning y Data Mining en entornos productivos Big Data.

Comprender y familiarizarse con las técnicas más comunes en Data science para ser capaz de trabajar en un equipo multidisciplinar de analítica avanzada.

Aplicar las capacidades DevOp para la provisión automatizada de sistemas de alta escalabilidad.

IL3-UB Institut de Formació Contínua

Programa

Módulo 1 Introducción a los sistemas distribuidos
Introducción a los sistemas distribuidos
Teorema de CAP
Principios básicos de sistemas de distribución
Tipologías de sistemas distribuidos (y ejemplos)
Arquitecturas de alta escalabilidad
Módulo 2 Herramientas Big Data
Almacenamiento de grandes volúmenes de datos: Sistemas de ficheros distribuidos y NoSQL
Ingestión y transmisión de datos: sistemas de colas y Kafka
Procesamiento escalable: Hadoop MapReduce y Spark
Herramientas de explotación de datos
Módulo 3 Gestión de infraestructuras Big Data
Introducción a la gestión de clústeres
Tipos de infraestructuras
Gestión de recursos
Devops y el paradigma IaC
Herramientas para la gestión de clúster
Módulo 4 El proceso de análisis de datos
El método analítico: descriptivo, predictivo y prescriptivo
Fuentes de información disponibles
Obtención, almacenaje y análisis de la información disponible
Preproceso de información para el análisis
Resiliencia organizacional
Definición del proceso de muestreo
Módulo 5 Fundamentos de estadística
Principios básicos de probabilidad
Estimadores univariables: recuento, media, mediana y desviación estándar
Estimadores bivariables: tablas de contingencia, correlación y regresión
Estimadores multivariables: segmentación, relación, reducción y previsión
Módulo 6 Analítica avanzada
Analítica avanzada: computación sobre grafos
Analítica avanzada: computación sobre texto
Analítica avanzada: computación de series temporales
Introducción al machine learning
Métodos de aprendizaje automático supervisado
Métodos de aprendizaje automático no supervisado
Redes neuronales y deep learning
Implementación de modelos predictivos
Módulo 7 Data Driven Approach
Introducción al data driven
La cultura como base de la toma de decisiones
El dato
La mesa ejecutiva orientada a los datos
Módulo 8 Data Project Management
Gestión de los sistemas de información
Gestión de proyectos Big Data
Gobernanza de los datos
La metodología agile
Ética y leyes
Módulo 9 Extracción de Insights
Introducción al business intelligence
Implementación de una estrategia business analytics en la organización
Traducción de necesidades de información en indicadores (KPIs)
Representación gráfica de información
Módulo 10 Proyecto final

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.

Conoce a nuestros expertos

Marc Planagumà, Platform Manager Zurich
Marc Planagumà
Platform Manager, Zurich
Ferran Galí, Big Data Engineer Trovit
Ferran Galí
Big Data Engineer, Trovit
Andrés Alonso, Big Data Engineer Schibsted
Andrés Alonso
Big Data Engineer, Schibsted

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