Modalidad: Online
300 horas
Modalidad Abierta
35% OFERTA LIMITADA
¿Te gustaría trabajar en una empresa gestionando grandes bases de datos? , nuestro curso experto en Big Data es lo que estás buscando. Nuestra formación te permitirá obtener los conocimientos que estás buscando de una forma sencilla , adaptada a tus horarios y en tiempo récord. Además, te brindamos la posibilidad de realizar prácticas en empresas y acceso a bolsa de empleo ya que somos agencia de colocación acreditada por el SEPE.
Qué Aprenderás
- Python para Data Science
Te familiarizarás con los conceptos y herramientas fundamentales del Data Science y adquirirás los conocimientos de programación con Python para comenzar con el curso.
Aprenderás los elementos del lenguaje las estructuras de programación y el uso de distintas librerías que te permitirán abordar el resto del programa.
También comenzarás a utilizar entornos de desarrollo integrado como Pycharm o Jupiter Lab y sistemas de control como versiones como Git.
- GNU/ Linux
Te familiarizarás con la administración de sistemas Linux para poder desplegar tus proyectos en Big Data en producción en la Cloud.
También se te formará en los fundamentos de la administración y el uso del sistema operativo GNU/Linux y como desplegar instancias en Cloud de Debian, Ubuntu, CentOS… para poner en producción tus proyectos de Data
- Data Analytics
Te convertirás en un Data Analyst que será capaz de acceder a datos, explorarlos y prepararlos, y visualizaros con diferentes herramientas, para sacar conclusiones sobre datos.
Comenzarás aprendiendo librerías como Numpy y Pandas, que te permitirán analizar y modificar los datos, y explorar sus características. Además, te familiarizaras con los conceptos estadísticos que te ayudarán a interpretar y también modificar los datos. Posteriormente visualizarás esos datos con Posteriormente visualizarás esos datos con librerías de Python como Matplotlib y Seaborn. Abordarás un proyecto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Realizarás el análisis y extraerás conclusiones sobre los mismos y lo expondrás utilizando capacidades de visualización y storytelling.
- Big Data
Aprenderás las tecnologías más relevantes a nivel empresarial del ecosistema Big Data.
Veremos las herramientas más importantes del ecosistema Big Data, tanto de manera teórica como práctica. Adéntrate en el procesamiento distribuido montando y administrando clústeres de Hadoop/Spark y programando en PySpark. Aprende cómo funcionan las Bases de Datos NoSQL y descubre como a utilizar y administrar las más usadas, como MongoDB. Descubre como ingestar datos en tiempo real mediante herramientas como Kafka y como desplegar tus desarrollos en forma de microservicios con Kubernetes y Docker
- Machine Learning
Aprenderás las bases del aprendizaje automático.
Como experto en Big Data en muchos equipos tu misión será ayudar a los expertos en Machine Learning a realizar los proyectos, o incluso, con el tiempo, quizás convertirte tú en un experto en Machine
Herramientas y librerías que aprenderás
- Python
- Linux
- Jupyter Lab
- Pycharm
- AWS
- Spark (PySpark, Spark MLlib, PySpak Pandas)
- Hadoop (HDFS, YARN)
- Mongo DB
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Sklearn
- ChatGPT
- DALL·E 3
- OpenAI API
- Chatbots
Descubre lo que nos diferencia
- Experiencia: Más de 20 años dedicados a la enseñanza de calidad.
- Profesores Expertos que te ayudarán a lo largo de todo tu proceso formativo.
- Prácticas Exclusivas para alumnos. Colaboram
Una vez que finalices nuestro curso conseguirás 6 titulaciones:
- Máster en Big Data Science
- Iniciación a GNU/Linux
- Desarrollo en Python Avanzado
- Análisis de datos y visualización con Python
- Big Data Avanzado
- Iniciación al Machine Learning
- Trabajar como Data Engineer, Data Analyst o Data Scientist especializado en Big Data.
- Actuar como Ingeniero de Software y programador en proyectos de ingeniería y consultoría relacionados con el dato.
- Ser arquitecto y administrador de sistemas Big Data.
- Liderar proyectos de datos como experto en Big Data
Nos basamos en un aprendizaje práctico basado en ABP (Aprendizaje en Base de Proyectos y resolución de Problemas). Simulando entornos profesionales en cada uno de los ejercicios o actividades.
- Videoconferencias en directo todas las semanas
- Tutorización personalizada por expertos en activo
- Acceso a campus 24 horas al día 7 días a la semana
- Ejercicios y prácticas
- Prácticas en las mejores empresas del sector
- Acceso a Bolsa de Empleo
Garantías de Calidad
- Centro homologado por la Comunidad de Madrid
- Certificación de calidad. Sello ISO 9001
Claustro de Profesorado Especializado
- Tutorización personalizada por expertos certificados
Prácticas en Empresas
- Prácticas Garantizadas en Empresas para que pongas en práctica todo lo que has aprendido.
- Personas sin conocimientos técnicos: Estás en situación de desempleo o quieres cambiar de área a una que ofrezca grandes posibilidades laborales.
- Personas con pocos conocimientos técnicos: Has visto algo por tu cuenta o realizado alguna formación, pero deseas aprender más y dedicarte profesionalmente al Big Data.
- Personas que ya trabajan en el área tecnológica: eres programador y deseas aprender nuevas herramientas y tecnologías para desarrollarte profesionalmente
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 a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data
- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
- Introducción a GNU/Linux
- GNU/Linux Avanzado
- Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
- Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python
- Introducción a los lenguajes de programación
- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
- Python: Funciones y Scope
- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
- Python: Módulos y Uso de librerías de Python
Módulo 3: Análisis de Datos con Python
- Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…
- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
Módulo 4: Introducción al Machine Learning
- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
- Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
4.1) Módulo 4.1: Introducción a la IA Generativa
- ¿Como aprovechar los recientes avances en IA generativa? Panorama actual de tecnologías más relevantes por campo:
1. Texto: ChatGPT, Bard, LLaMA…
2. Imagen: Dalle, Midjourney, Stable Diffusion…
- ¿Qué es el Prompt Engineering? ¿Es quizás una de las profesiones del futuro¿
- Usando la API de Open AI para crear nuestros primeros chatbots basados en ChatGPT.
Módulo 5: Bases de Datos Big Data
- Introducción a las Bases de datos SQL
- Programación en Python con SQLite
- Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
- Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
Módulo 6: Procesamiento Distribuido
- Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
- Hadoop
- Introducción a Spark: pySpark y DataFrame API
- Machine Learning con Spark ML
- PySpark Pandas
Módulo 7: TFM (Opcional)
- El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.
- Una vez aprobada la propuesta el alumno lo realizará
- Al entregarlo el docente dará su feedback y si este es positivo el alumno tendrá una mención especial en su diploma y prioridad en nuestra bolsa de empleo.
Prácticas en empresas del sector 100% aseguradas
Disponemos de un departamento propio especializado en colaboraciones con empresas tecnológicas de gran nivel para que nuestros alumnos puedan poner en práctica los conocimientos aprendidos.
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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%.
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Estudios recientes indican que en los últimos años se han generado el 90% de los datos a nivel mundial, además, se estima que crecerán 44 veces durante la siguiente década. Sin embargo, según una encuesta de IBM, más de la mitad de las empresas líderes reconocieron que no tienen acceso a información relevante para realizar su t...
