ONLINE
400 horas
Modalidad Abierta
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
- 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.
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.
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.
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.
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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En nuestro mundo digital en constate evolución, los datos se han convertido en el activo más valioso para cualquier organización, independientemente de su sector. La capacidad de recopilar, procesar y analizar información de manera efectiva es clave para la competitividad empresarial, la innovación científica y la mejora de los servicios públicos...
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 masivos...
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% de las ofertas publicadas en portales de empleo están relacionadas con trabajos de Big Data y/o Ciencia de Datos...
Este máster está diseñado para profesionales que desean mejorar sus habilidades en análisis de datos y estrategias de datos a nivel de negocios, combinando teoría y práctica en un formato flexible.
¿Por qué estudiar el Máster en Business Analytics & Data Strategy en EAE Madrid?
1. Transformación profesional
Consigue una visión global de la arquitectura y el ciclo de vida de los datos, así como las características de las distintas herramientas y tendencias del sector...
La gestión inteligente de datos se hace cada vez más necesaria sobretodo actualmente, en el que los conceptos tradicionales han ido evolucionando a estructuras más complejas y diversas y por lo tanto necesitan de fuentes de mayor calidad y consistencia.
