Modalidad: Online
300 horas
Modalidad Abierta
✓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.
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
Factores como la globalización de las marcas, la personalización de las ofertas y el acceso a la información cuándo y dónde quiere el consumidor, están produciendo retos y oportunidades. A ello se suma, la aparición del Internet de las Cosas (IoT) y la multiplicación de los canales de venta. Todo ello ha generado una gran...
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Pedir informaciónIoT es un campo emergente con un gran potencial de aplicación ya que la sociedad actual tiende hacia un modelo tecnológico donde todo está interconectado. Ante esto, es necesario formar expertos para que se controlen este ecosistema y puedan adaptarse a todos los cambios que se aproximan. El Máster en Internet de las Cosa...
¿Qué es Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) se refiere al estudio, desarrollo y aplicación de técnicas informáticas que les permiten a las computadoras adquirir ciertas habilidades propias de la inteligencia humana. Algunas de estas son: Entender las situaciones y los contextos. Identificar objetos...
Ciberseguridad, digitalización de procesos, aplicaciones web, realidad aumentada, coches autónomos y otras tantas cosas que requieren de programadores especializados en dichos terrenos, hacen que la profesión de programador sea una de las más demandadas en la actualidad. Este Curso en Programación en Python te ofrece una...
