Modalidad: Online
300 horas
Modalidad Abierta
35% OFERTA LIMITADA
Certifícate como experto en Big Data Processing. Qué es Big Data? Son conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.
Ventajas del curso Curso De Iniciación Incluido Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Programa De Becas Personalizadas y Acceso a Bolsa de Empleo.
Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.
Automatización de informes: Power BI facilita la generación de informes automáticos, lo que ahorra tiempo en la presentación de datos.
Una vez que finalices nuestro curso conseguirás 6 titulaciones:
Estas son algunas de las salidas laborales a las que optarás:
Arquitecto de soluciones Big Data
Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data
Chief Data Officer (CDO).
Machine Learning Engineer.
Business Analyst.
Big Data Consultant.
Analista de datos (Data Analyst)
Big Data Developer.
Big Data Engineer.
Data Scientist.
Data Analyst.
NLP Consultant.
Modalidad online con clases en directo
Prácticas en empresas especializadas (opcionales).
Disponemos de una red de colaboradores para que puedas cursar prácticas.
Clases en directo. Todas las semanas podrás visualizar una clase desde cualquier parte del mundo, rompiendo las barreras geográficas, y accediendo desde cualquier dispositivo, ya sea desde el móvil, una tablet o el ordenador.
Profesores Expertos. Todo nuestro claustro docente se distingue por ser expertos en la materia y trabajadores en activo del mundo digital.
24 horas 7 días a la semana. Acceso a nuestro campus online siempre que desees.
Proyecto fin de curso.
Acceso a Bolsa de Empleo.
Perfil del alumno:
Aquellas personas que quieran adquirir las capacidades técnicas y analíticas necesarias para especializarse en Analítica de Negocio o Big Data.
Profesionales en áreas como Tecnología, negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del "business analytics" para mejorar estrategias y tener una visión más global de la organización o innovar en grandes empresas.
Uso y gestión de datos en bases de datos relacionales, como fuente de datos para los programas.
Conocer funcionamiento y uso de las bd NOSQL en relación a las bases de datos tradicionales.
Adquirir las bases necesarias del lenguaje java, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, así como uso de la interface gráfica, gestión de ficheros y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
Adquirir las bases necesarias del lenguaje Python, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
Conocer las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.
Conocer la programación funcional en Scala para su posterior uso en Spark.
Conocer la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Procesamiento a gran escala con Spark.
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- Introducción. BI y DWH
- Sistemas operativos (LINUX, introducción a DOS y PowerShell)
- Conceptos generales de Linux
- Comandos, variables de entorno y scripts
- Control y planificación de procesos
- Sistemas de almacenamiento y sistemas de ficheros
- Administración Básica de Linux
- Introducción DOS y Powershell
- Técnicas Data Warehousing y SQL
- Conceptos generales Data Warehouse
- Gestor de base de datos.
- Lenguaje de manipulación de datos (DML), sentencias Select, insert, update, delete, merge
- Lenguaje de definición de datos (DDL), sentencias Create, Alter, Drop
- Operadores aritméticos, lógicos, de relación
- Funciones de fila simple, de grupo. Subselects, joins ETL, Extracción, Transformación y Carga de datos
- Introduction
- Database Vs Data Warehouse
- Preparacíon de entornos e instalacion
- Principales algoritmos en integracion de datos
- Principales ETL del mercado: (Pentaho, Talend, Qulick..)
- Lectura y escritura de ficheros planos y base de datos
- Uso de las principales funciones (agregación, join, uniones, sorters,..)
- Carga de un modelo de datos
- EJERCICIO FINAL DE MÓDULO
MÓDULO 2: BASES DE DATOS NOSQL
- Introducción a las bases de datos NoSQL
- ¿Qué son?
- Tipos de BBDD NoSQL
- Ventajas y desventajas
- Introducción a BBDD NOSQL orientada a documentos (MongoDB)
- CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB
- Uso de cursores en MongoDB
- Sharding: distribución de la información en múltiples servidores
- Motores de almacenamiento en MongDb e índices
- Introducción a BBDD NOSQL orientada a grafos (Neo4j)
- Introducción.
- Operaciones y análisis de grafos
- Cypher Query Languaje
- EJERCICIO FINAL DE MÓDULO
MÓDULO 3: VISUALIZACIÓN
- La Visualización de Datos
- Cómo desarrollar visualizaciones efectivas
- Recogida de datos y análisis
- Principales herramientas del mercado: Tableau, Qlick Sense, Power BI
- EJERCICIO FINAL DE MÓDULO
MÓDULO 4: PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción
- Tipos: cadenas, listas, diccionarios, tuplas, etc
- Iteración: Loops e ifs
- Lectura y escritura de ficheros
- Librerías: numpy, matplotlib, pandas, etc
- Introducción a modelos predictivos.
- EJERCICIO FINAL DE MÓDULO
MÓDULO 5: HADOOP Y SU ECOSISTEMA
- Apache Hadoop: Introducción
- El sistema de almacenamiento de ficheros HDFS y MapReduce
- Ecosistema Hadoop: hive, sqoop, hue,
- Arquitectura de un cluster
- Arquitectura Yarn
- Tipos de despliegue Hadoop
- Streaming
- Seguridad
- EJERCICIO FINAL DE MÓDULO
MÓDULO 6: SPARK
- Introducción a Apache Spark
- Módulos Spark:
- Spark Sql
- Spark Streaming
- Spark MLlib
- GraphX
- Creación y manejo de RDDs
- Pair RDDs
- Spark vs MapReduce
- HDFS y Spark
- Spark en cluster
- Programación en Spark:
- Spark Java API (Javadoc)
- Spark R API (Roxygen2)
- Scala API
- PySpark Python API
- Introducción a la programación en Scala y PySpark
- Estructuras de control básicas
- Tipos de datos
- Colecciones
- Funciones principales
EJERCICIO FINAL DE MÓDULO PROYECTO FIN DE MÁSTER
El Análisis de datos es el siguiente paso obligado después de haber implementado modelos de gestión y cambios en la programación de nuestras plataformas empresariales, el modelo CLOUD Data lejos de ser una tendencia, ha llegado para quedarse. Hoy en día TODO se puede y se debe analizar. BIG DATA...
Con Este Curso Obtienes Dos TÍTulos: Diploma Deusto FormaciÓN y TÍTulo Acreditativo de la FundaciÓN General de la Universidad de Salamanca.
DEUSTO FORMACION
Pedir informaciónMás de un 80% de empresas españolas demandan especialistas en sistemas cloud. Y es que en la era de la digitalización, todas las compañías buscan profesionales de la nube para utilizar los recursos que ofrece la red para mejorar su eficiencia, reducir costes y aumentar la productividad. Consigue uno de los perfiles tecnol...
Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure siguen siendo los grandes actores en tecnologías Cloud Computing ocupando un gran porcentaje de cuota de mercado. Podemos decir que Amazon crece un 35% anualmente, siendo el protagonista por excelencia. Seguidamente, Google Cloud Platform está sumando cuota de mercado con un 8%.
En este curso de Big Data aprenderás de forma práctica, a través de profesionales con muchos años de experiencia en el sector, convertir datos en productos y servicios mediante el uso de las herramientas estadísticas más habituales en el mundo de la Ciencia de Datos. Vivimos en un mundo digitalizado en el cuál se está ex...
El Global Master en Business Analytics & Data Strategy que presenta EAE Business School en su nueva modalidad Híbrida, se imparte desde una óptica que engloba tanto la tecnología como la gestión, con el objetivo de enseñarte a diseñar y gestionar proyectos de Big Data y a sacar la máxima rentabilidad al tratamiento de datos masi...
Big Data es mucho más que un concepto de moda, es una necesidad. Actualmente, todas las industrias que generan y consumen datos de múltiples tipos y fuentes, necesitan profesionales y expertos en Big Data. Por ello, estos empleos se encuentran entre los más demandados a nivel mundial. Por ejemplo, según LinkedIn, cerca del 79% d...
