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Big Data Analytics And Processing Foundations Presencial

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  3. Masters de Big Data
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  5. Masters de Big Data en Madrid
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  7. Big Data Analytics And Processing Foundations Presencial
  • Lugar/Modalidad:

    Este curso lo puedes hacer de forma presencial en toda España y también en modalidad ONLINE

  • Duración:

    400 horas


Fines de semana: 200 horas presenciales 50 horas de proyecto 150 horas de Prácticas en Empresas

Descripción

Nuestra prioridad es capacitarte como especialista en Big Data Processing, para ello, nuestro programa formativo impartido por expertos, se compone de los siguientes temas:

- BASES DE DATOS SQL: ORACLE-MYSQL

- BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB

- JAVA BÁSICO

- PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS

- HADOOP Y SU ECOSISTEMA

- INTRODUCCIÓN A SCALA

- SPARK

- TOTAL DE HORAS PRESENCIALES

- PROYECTO DE DESARROLLO (opcional)

- PRÁCTICAS EN EMPRESAS (opcional)

Nuestro Máster máster BIG DATA ANALYTICS AND PROCESSING FOUNDATIONS está enfocado a aquellas personas que quieran desarrollar o fortalecer las capacidades técnicas y analíticas necesarias para una carrera de éxito 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.

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.

Metodología

Formación Presencial en Madrid 
Prácticas en empresas especializadas (opcionales).
Disponemos de una red de colaboradores para que puedas cursar prácticas.
Profesores Expertos. Todo nuestro claustro docente se distingue por ser expertos en la materia y trabajadores en activo del mundo digital.
Acceso a Bolsa de Empleo.

Objetivos

Uso y gestión de los sistemas BI Y Big Data y de las tecnologías asociadas, adquisición de competencias básicas de la explotación de datos.

Conocer funcionamiento y adquirir competencias básicas en el uso de BBDD NOSQL orientadas a documentos (MongoDB) y orientadas a grafos Neo4J.

Adquisición de conocimientos y competencias prácticas básicas en técnicas de visualización con, aprender a diseñar y construir visualizaciones interactivas.

Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, 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 arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Módulos de Spark. Procesamiento a gran escala con Spark. Programación con Scala y PySpark.

¿Qué Salidas Profesionales tiene el Master?

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.

Minería de Datos, Inteligencia de Negocio, Analista de Datos, Analista de Sistemas

Temario

MÓDULO 1: INTRODUCCION 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

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

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.

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

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

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

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