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Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering
- Máster |
- Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar un Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering
Comentarios:
Conoce las principales tecnologías de procesamiento y análisis de datos y especialízate como Data Engineer
Cada día se requieren más profesionales con los conocimientos necesarios para poder recopilar, procesar y publicar las diferentes fuentes de información que tienen las empresas y que se generan en internet para poner los datos a disposición de las diferentes áreas de negocio.
Este Máster está diseñado para aportar estos conocimientos profundizando en las tecnologías utilizadas para el tratamiento de datos y diseño de arquitecturas obteniendo el máximo valor de los datos que requiere el negocio.
Gracias a la metodología learning by doing aprenderás practicando con las tecnologías más tradicionales y disruptivas del mundo de los datos, con el objetivo de poner a disposición del negocio y los Data Scientist la variedad de datos disponibles en las empresas para diseñar soluciones que permitan generar valor en la toma de decisiones.
Temario:
Máster en Big Data Management & Data Engineering
Con el Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering aprenderás a gestionar las diferentes técnicas y tecnologías para diseñar soluciones de datos de la mano de un claustro de profesores compuesto por profesionales en activo.
MÁSTER EN BIG DATA MANAGEMENT & DATA ENGINEERING
MBD_MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE BIG DATA
1. Qué es Big Data y qué no es Big Data
2. Business Intelligence Tradicional. Datawarehousing, OLAP, Dataminig
3. Casos de uso de Big Data
› Telco
› Banca
› Seguros
› Retail
› Otros
4. Cómo detectar, abordar y liderar un proyecto de Big Data
5. Presentación del trabajo de fin de máster
MBD_MÓDULO 2: ARQUITECTURAS BIG DATA
1. Fundamentos de arquitecturas Big Data
› Framework Hadoop
› Ecosistema Apache
2. Ingesta de datos
› Batch: Sqoop
› Streaming: Kafka, Flume
3. Procesamiento distribuido
› Batch: MapReduce, Spark
› Streaming: Spark, Storm
4. Explotación de datos
› Herramientas de explotación
› APIS
5. Distribuciones Big Data
› Cloudera
› Hortonworks
6. Entornos Cloud
› Amazon Web Services. Desplieghue de un cluster
› Azure. Herramientas analíticas
› Google Cloud Platform. BigQuery
7. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 3: PROCESAMIENTO DE DATOS EN BIG DATA
1. Lenguajes de programación
› Python
› Scala
2. Procesamiento Batch
› MapReduce
› Hive
› Spark
3. Procesamiento en Real Time
› Spark Streaming
› Storm
4. Ciclo de vida de las aplicaciones. DevOps
› Integración continua
› Despliegue continuo
5. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 4: DATA SCIENCE
1. Introducción a Data Science
› Estadística descriptiva
› Modelización predectiva
2. Inteligencia Artificial y Machine Learning
› Fundamentos
› Datamining vs Machine Learning
› Aprendizaje supervisado
› Aprendizaje no supervisado
› Procesamiento de lenguaje natural
3. Implementación de modelos de Data Science
› Python. Fundamentos
› R. Fundamentos
4. Herramientas: Knime, BigML, Datameer y Watson
5. Sistemas GIS. Carto
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 5: DATA VISUALIZATION
1. Técnicas de visualización de datos
2. Tableau
3. Qlikview
4. Carto
5. Open Source Tools
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 6: SEARCH MACHINES Y BASES DE DATOS SQL Y NOSQL
1. Introducción a máquinas de búsqueda de datos
› Solr
› ElasticSearch
2. Bases de datos SQL vs NoSQL. Fundamentos y aplicabilidad
3. Tipologías de bases de datos NoSQL
› Clave valor
› Column Family
› Documentales
› Grafos
4. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 7: DATA GOVERNANCE Y SEGURIDAD
1. Linaje de datos
2. Data Quality
3. Data Management
4. Seguridad en los datos
› LOPD
› GDPR
› Hacking Ético
5. Metodologías de gestión de proyectos
› Conceptos clave
› Agile: Srum
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 8: THIRD PARTY DATA
1. Open Data
› España
› Europa & USA
2. IoT aplicado a Big Data
› Smart Cities
› Smart Services
3. Información agregada disponible en el mercado
› B2C
› B2B
4. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 9: FINANZAS EN BIG DATA
1. Fundamentos básicos. Margen de contribución
2. Plan de negocio en Big Data
› Construcción
› Monitorización
3. Gestión de recursos en proyectos Big Data
› Infraestructuras
› RRHH
› Third Party
4. Monetización de datos
5. Caso Práctico y aplicación a proyecto
PROGRAMA SUPERIOR EN DATA ENGINEERING
1. Implementación avanzada de arquitecturas Big Data
› Hadoop
› Spark
› Entorno AWS
› On-Premises
2. Arquitecturas Streaming
› Lambda
› Kappa
3. Ingesta avanzada de datos
› Batch
› Streaming
› Herramientas y plataformas
4. Procesamiento en Real Time avanzado
› Spark streaming avanzado
› Storm avanzado
› Flink. Fundamentos
5. Lenguajes de programación para procesamiento de datos
› Python avanzado
› Java avanzado
› Scala. Fundamentos
6. ElasticSearch
7. MongoDB
8. Cassandra
9. HBase
10. Neo4J
MÁSTER
Duración:
15 Meses
Fechas:
Abril 2018: Desde el 06/04/2018, hasta el 06/07/2019....
Personas interesadas en realizar un Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering
Comentarios:
Conoce las principales tecnologías de procesamiento y análisis de datos y especialízate como Data Engineer
Cada día se requieren más profesionales con los conocimientos necesarios para poder recopilar, procesar y publicar las diferentes fuentes de información que tienen las empresas y que se generan en internet para poner los datos a disposición de las diferentes áreas de negocio.
Este Máster está diseñado para aportar estos conocimientos profundizando en las tecnologías utilizadas para el tratamiento de datos y diseño de arquitecturas obteniendo el máximo valor de los datos que requiere el negocio.
Gracias a la metodología learning by doing aprenderás practicando con las tecnologías más tradicionales y disruptivas del mundo de los datos, con el objetivo de poner a disposición del negocio y los Data Scientist la variedad de datos disponibles en las empresas para diseñar soluciones que permitan generar valor en la toma de decisiones.
Temario:
Máster en Big Data Management & Data Engineering
Con el Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering aprenderás a gestionar las diferentes técnicas y tecnologías para diseñar soluciones de datos de la mano de un claustro de profesores compuesto por profesionales en activo.
MÁSTER EN BIG DATA MANAGEMENT & DATA ENGINEERING
MBD_MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE BIG DATA
1. Qué es Big Data y qué no es Big Data
2. Business Intelligence Tradicional. Datawarehousing, OLAP, Dataminig
3. Casos de uso de Big Data
› Telco
› Banca
› Seguros
› Retail
› Otros
4. Cómo detectar, abordar y liderar un proyecto de Big Data
5. Presentación del trabajo de fin de máster
MBD_MÓDULO 2: ARQUITECTURAS BIG DATA
1. Fundamentos de arquitecturas Big Data
› Framework Hadoop
› Ecosistema Apache
2. Ingesta de datos
› Batch: Sqoop
› Streaming: Kafka, Flume
3. Procesamiento distribuido
› Batch: MapReduce, Spark
› Streaming: Spark, Storm
4. Explotación de datos
› Herramientas de explotación
› APIS
5. Distribuciones Big Data
› Cloudera
› Hortonworks
6. Entornos Cloud
› Amazon Web Services. Desplieghue de un cluster
› Azure. Herramientas analíticas
› Google Cloud Platform. BigQuery
7. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 3: PROCESAMIENTO DE DATOS EN BIG DATA
1. Lenguajes de programación
› Python
› Scala
2. Procesamiento Batch
› MapReduce
› Hive
› Spark
3. Procesamiento en Real Time
› Spark Streaming
› Storm
4. Ciclo de vida de las aplicaciones. DevOps
› Integración continua
› Despliegue continuo
5. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 4: DATA SCIENCE
1. Introducción a Data Science
› Estadística descriptiva
› Modelización predectiva
2. Inteligencia Artificial y Machine Learning
› Fundamentos
› Datamining vs Machine Learning
› Aprendizaje supervisado
› Aprendizaje no supervisado
› Procesamiento de lenguaje natural
3. Implementación de modelos de Data Science
› Python. Fundamentos
› R. Fundamentos
4. Herramientas: Knime, BigML, Datameer y Watson
5. Sistemas GIS. Carto
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 5: DATA VISUALIZATION
1. Técnicas de visualización de datos
2. Tableau
3. Qlikview
4. Carto
5. Open Source Tools
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 6: SEARCH MACHINES Y BASES DE DATOS SQL Y NOSQL
1. Introducción a máquinas de búsqueda de datos
› Solr
› ElasticSearch
2. Bases de datos SQL vs NoSQL. Fundamentos y aplicabilidad
3. Tipologías de bases de datos NoSQL
› Clave valor
› Column Family
› Documentales
› Grafos
4. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 7: DATA GOVERNANCE Y SEGURIDAD
1. Linaje de datos
2. Data Quality
3. Data Management
4. Seguridad en los datos
› LOPD
› GDPR
› Hacking Ético
5. Metodologías de gestión de proyectos
› Conceptos clave
› Agile: Srum
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 8: THIRD PARTY DATA
1. Open Data
› España
› Europa & USA
2. IoT aplicado a Big Data
› Smart Cities
› Smart Services
3. Información agregada disponible en el mercado
› B2C
› B2B
4. Caso Práctico y aplicación a proyecto
MBD_MÓDULO 9: FINANZAS EN BIG DATA
1. Fundamentos básicos. Margen de contribución
2. Plan de negocio en Big Data
› Construcción
› Monitorización
3. Gestión de recursos en proyectos Big Data
› Infraestructuras
› RRHH
› Third Party
4. Monetización de datos
5. Caso Práctico y aplicación a proyecto
PROGRAMA SUPERIOR EN DATA ENGINEERING
1. Implementación avanzada de arquitecturas Big Data
› Hadoop
› Spark
› Entorno AWS
› On-Premises
2. Arquitecturas Streaming
› Lambda
› Kappa
3. Ingesta avanzada de datos
› Batch
› Streaming
› Herramientas y plataformas
4. Procesamiento en Real Time avanzado
› Spark streaming avanzado
› Storm avanzado
› Flink. Fundamentos
5. Lenguajes de programación para procesamiento de datos
› Python avanzado
› Java avanzado
› Scala. Fundamentos
6. ElasticSearch
7. MongoDB
8. Cassandra
9. HBase
10. Neo4J
MÁSTER
Duración:
15 Meses
Fechas:
Abril 2018: Desde el 06/04/2018, hasta el 06/07/2019.
Sede principal del centro
Madrid: Camino de Valdenigrales - 28223 - Pozuelo de Alarcón- Madrid: Camino de Valdenigrales - 28223 - Pozuelo de Alarcón
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