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Máster en Big Data Management
- Máster |
- Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
Personas interesadas en realizar un Máster en Big Data Management
Pensado para:
- Ingenieros de Software
- Administradores de Bases de Datos
- IT Managers
- Gestores de Data Warehouse
- Estadísticos
- Inteligencia de Negocio
Comentarios:
Conoce las principales tecnologías para el procesamiento y análisis de datos
El Big data se encuentra en un momento de madurez que requiere que la mayoría de las empresas estén realizando, en mayor o menor medida, proyectos relacionados con datos. Los proyectos de Big Data son complejos porque aglutinan muchas habilidades y tecnologías, para poder abordar estos proyectos es necesario tener un conocimiento transversal de las diferentes palancas que habilitan el tratamiento y el análisis de datos.
Este Máster está diseñado para aportar esa visión transversal profundizando en las tecnologías utilizadas para el procesamiento y diseño de arquitecturas de datos junto a las diferentes técnicas analíticas para obtener el máximo valor de los datos que requieren las áreas de negocio.
A través de la metodología learning by doing aprenderás practicando con las tecnologías más tradicionales y disruptivas del mundo de los datos, con el objetivo de diseñar soluciones que permitan generar valor en la toma de decisiones.
Highlights:
- Saber detectar oportunidades y problemáticas de negocio en Big data.
Personas interesadas en realizar un Máster en Big Data Management
Pensado para:
- Ingenieros de Software
- Administradores de Bases de Datos
- IT Managers
- Gestores de Data Warehouse
- Estadísticos
- Inteligencia de Negocio
Comentarios:
Conoce las principales tecnologías para el procesamiento y análisis de datos
El Big data se encuentra en un momento de madurez que requiere que la mayoría de las empresas estén realizando, en mayor o menor medida, proyectos relacionados con datos. Los proyectos de Big Data son complejos porque aglutinan muchas habilidades y tecnologías, para poder abordar estos proyectos es necesario tener un conocimiento transversal de las diferentes palancas que habilitan el tratamiento y el análisis de datos.
Este Máster está diseñado para aportar esa visión transversal profundizando en las tecnologías utilizadas para el procesamiento y diseño de arquitecturas de datos junto a las diferentes técnicas analíticas para obtener el máximo valor de los datos que requieren las áreas de negocio.
A través de la metodología learning by doing aprenderás practicando con las tecnologías más tradicionales y disruptivas del mundo de los datos, con el objetivo de diseñar soluciones que permitan generar valor en la toma de decisiones.
Highlights:
- Saber detectar oportunidades y problemáticas de negocio en Big data.
- Aprender a realizar un proyecto con metodología adecuada que garantice una solución viable.
- Definir e implantar la mejor arquitectura en la solución, tanto en cloud como on-premises.
- Aprender a usar lenguajes adecuados para procesar los datos.
- Manejar las principales herramientas y técnicas de visualización de datos.
- Aprender cómo se gestiona un proyecto: planificación, metodología agile, gestión de equipos, financiación.
Acompañamiento personalizado:
El tutor te acompañará en todo momento haciendo el seguimiento necesario para poder superar con éxito el programa.
Aula Virtual:
Acceso a los recursos del programa y la interacción con el tutor, claustro, compañeros y atención al alumno de ICEMD. El aula virtual está abierta las 24 horas y los 7 días de la semana.
Proyectos reales:
Los alumnos ponen en práctica lo aprendido a través de la realización de proyectos individuales y grupales basados en casos reales sobre las disciplinas del programa cursado.
100% Networking:
Con el tutor, claustro y resto de compañeros, todos apasionados de las disciplinas digitales que enriquecerán aún más la experiencia.
Lifelong learning: Eventos
ICEMD agrupa en Lifelong Learning sus iniciativas para fomentar la integración de las disciplinas de la Economía Digital en las estrategias de desarrollo profesional y de competitividad empresarial. A los alumnos de larga duración les ofrecemos, como apoyo a su formación, acciones complementarias de asesoramiento sobre habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional en la Economía Digital.
Trabajo final de Máster:
Los alumnos realizarán un trabajo final de Máster para poner el práctica todo lo aprendido durante el programa. En todo momento estarán acompañados de un tutor que les dará apoyo durante la realización del proyecto.
Temario:
MÁSTER EN BIG DATA MANAGEMENT
Con el Máster en Big Data Management aprenderás a gestionar las diferentes técnicas para desarrollar, analizar, ejecutar y gestionar proyectos de datos de la mano de un claustro de profesores especializados en Big data.
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
Profesorado:
Francisco Javier Lahoz Sevilla: Soy Licenciado en CC. Matemáticas e Ingeniero Técnico en Informática de Gestión con diversas certificaciones y habilidades. Actualmente soy responsable de Data Engineering en Orange con amplios conocimientos del ecosistema de Hadoop, arquitecturas y tecnologías de procesamiento en streaming (Spark, Kafka) y bases de datos NoSQL.
Actualmente:
- Soy responsable Big Data en Orange realizando tareas de Arquitecto de Soluciones e Ingeniero de Datos en el área de Transformación Digital Big Data.
- También soy instructor de Hadoop y Spark a través de una plataforma online.
Anteriormente:
- Estuve trabajando para ISBAN (Grupo Santander) en el área de Arquitectura Técnica como responsable de arquitectura Big Data.
- Trabajé en entornos de BI/Big Data para las principales entidades financieras.
- También he trabajado en el Centro de Innovación de Big Data haciendo tareas de integración, pruebas de concepto y de consultoría en Accenture Technology Solutions.
Fechas:
Madrid (Pozuelo):
- Abril 2018: Desde el 06/04/2018, hasta el 16/03/2019.
- Horario: Fin de semana.
...- Definir e implantar la mejor arquitectura en la solución, tanto en cloud como on-premises.
- Aprender a usar lenguajes adecuados para procesar los datos.
- Manejar las principales herramientas y técnicas de visualización de datos.
- Aprender cómo se gestiona un proyecto: planificación, metodología agile, gestión de equipos, financiación.
Acompañamiento personalizado:
El tutor te acompañará en todo momento haciendo el seguimiento necesario para poder superar con éxito el programa.
Aula Virtual:
Acceso a los recursos del programa y la interacción con el tutor, claustro, compañeros y atención al alumno de ICEMD. El aula virtual está abierta las 24 horas y los 7 días de la semana.
Proyectos reales:
Los alumnos ponen en práctica lo aprendido a través de la realización de proyectos individuales y grupales basados en casos reales sobre las disciplinas del programa cursado.
100% Networking:
Con el tutor, claustro y resto de compañeros, todos apasionados de las disciplinas digitales que enriquecerán aún más la experiencia.
Lifelong learning: Eventos
ICEMD agrupa en Lifelong Learning sus iniciativas para fomentar la integración de las disciplinas de la Economía Digital en las estrategias de desarrollo profesional y de competitividad empresarial. A los alumnos de larga duración les ofrecemos, como apoyo a su formación, acciones complementarias de asesoramiento sobre habilidades, conocimientos y experiencias relevantes para el desarrollo profesional en la Economía Digital.
Trabajo final de Máster:
Los alumnos realizarán un trabajo final de Máster para poner el práctica todo lo aprendido durante el programa. En todo momento estarán acompañados de un tutor que les dará apoyo durante la realización del proyecto.
Temario:
MÁSTER EN BIG DATA MANAGEMENT
Con el Máster en Big Data Management aprenderás a gestionar las diferentes técnicas para desarrollar, analizar, ejecutar y gestionar proyectos de datos de la mano de un claustro de profesores especializados en Big data.
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
Profesorado:
Francisco Javier Lahoz Sevilla: Soy Licenciado en CC. Matemáticas e Ingeniero Técnico en Informática de Gestión con diversas certificaciones y habilidades. Actualmente soy responsable de Data Engineering en Orange con amplios conocimientos del ecosistema de Hadoop, arquitecturas y tecnologías de procesamiento en streaming (Spark, Kafka) y bases de datos NoSQL.
Actualmente:
- Soy responsable Big Data en Orange realizando tareas de Arquitecto de Soluciones e Ingeniero de Datos en el área de Transformación Digital Big Data.
- También soy instructor de Hadoop y Spark a través de una plataforma online.
Anteriormente:
- Estuve trabajando para ISBAN (Grupo Santander) en el área de Arquitectura Técnica como responsable de arquitectura Big Data.
- Trabajé en entornos de BI/Big Data para las principales entidades financieras.
- También he trabajado en el Centro de Innovación de Big Data haciendo tareas de integración, pruebas de concepto y de consultoría en Accenture Technology Solutions.
Fechas:
Madrid (Pozuelo):
- Abril 2018: Desde el 06/04/2018, hasta el 16/03/2019.
- Horario: Fin de semana.
Sede principal del centro
Madrid: Camino de Valdenigrales - 28223 - Pozuelo de Alarcón- Madrid: Camino de Valdenigrales - 28223 - Pozuelo de Alarcón
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