IMF Formación Profesional

Curso de Especialización en Big Data para Alumnos de FP

IMF Formación Profesional

Curso
Semi-presencial
Oficial / Homologado
360 Horas
2.475 €

Descripción

Sube de nivel con el mejor curso con titulación oficial para ser científico.

Temario

Módulo I. Programación en entornos Big Data
Lenguajes para Big Data:
  • Características de los lenguajes de programación para Big Data. 
  • Tipos de datos.
  • Por categorías: estructurados, no estructurados y multi-estructurados o híbridos.
  • Por origen: web y redes sociales, comunicación entre máquinas, transacciones, biométricos y generados por personas.
  • Estructuras de control: de selección, iterativas. Funciones. Recursividad.
  • Librerías específicas.
Entrada y salida de datos:
  • Opciones de entrada y salida habituales.
  • Formatos habituales en Big Data.
  • Funciones para trabajar con diferentes formatos.
  • Entornos de desarrollo:
  • Entornos de desarrollo para programación Big Data.
  • Instalación y configuración de entornos de desarrollo en local.
  • Instalación y configuración de entornos de desarrollo en remoto.
Análisis y visualización de datos:
  • Análisis descriptivo. Utilización de un histórico de datos. Identificación de comportamientos.
  • Análisis predictivo. Creación de modelos. Establecimiento de un patrón e identifcación de las principales tendencias.
  • Análisis prescriptivo. Técnicas de simulación y optimización.
  • Visualización de datos.
Módulo II. Frameworks para Big Data
Infraestructuras para Big Data:
  • El paradigma Big Data. Modelo 5V: velocidad, volumen, variedad de los datos, veracidad y valor.
  • Sistemas de computación distribuida: clusters, cloud.
  • Componentes básicos y requisitos para la arquitectura de un sistema Big Data.
  • Componentes de la arquitectura Big Data:
  • Infraestructura en almacenamiento básica para la ingesta de datos.
  • Infraestructuras para el procesamiento de datos.
  • Herramientas adicionales.
Almacenamiento distribuido:
  • Características de los sistemas de ficheros distribuidos.
  • Almacenamiento de información permanente.
  • Sistemas multiusuario.
  • Transparencia en la identificación y en la ubicación.
  • Escalabilidad.
  • Consistencia y seguridad.
  • Capacidad, redundancia y alta disponibilidad. Tolerancia a fallos.
  • Despliegue de nodos de almacenamiento,
  • Administración y acceso a los datos.
  • Monitorización de sistemas de ficheros distribuidos. Herramientas para monitorizar aplicaciones y servidores.
Administración de entornos Big Data: 
  • Paradigma de computación distribuida y en paralelo, proceso cercano a los datos.
  • Aplicaciones y técnicas de procesamiento distribuido.
  • Ingesta de datos.
  • Metodología MapReduce.
  • Rendimiento y monitorización de los procesos.
  • Administración de seguridad de los datos.
Módulo III. Procesamiento de datos
Ingesta de datos:
  • Tecnologías de ingesta de datos.
  • Origen y formato de los datos. Opendata.
  • Latencia y disponibilidad de los datos.
  • Causas de la latencia.
  • Funciones que dependen de la latencia.
  • Formas de mitigar la latencia.
  • Actualizaciones de los datos. Histórico de cambios.
  • Extracción de datos.
Preprocesado de datos:
  • Transformaciones de los datos.
  • Destino de los datos. Consumidores de datos.
  • Calidad de los datos. Formato, origen, veracidad y valor.
  • Seguridad de los datos.
Procesamiento de datos:
  • Introducción a los sistemas de procesamiento Big Data.
  • Procesamiento por lotes. Aplicaciones y características.
  • Procesamiento en streaming. Aplicaciones y características.
Módulo IV. Bases de datos no relacionales
Arquitecturas disponibles para el almacenamiento masivo de datos:
  • Características principales, criterios de selección.
  • Documental. Catálogos, perfles de usuario y sistemas de administración de contenido.
  • Clave-valor. Escalado horizontal.
  • Basado en columnas. Familias de columnas.
  • Grafos. Nodos y bordes.
  • Series temporales.
  • Datos de objetos.
  • Datos de índice externo.
Casos de uso para cada arquitectura:
  • Documental.
  • Clave-valor.
  • Basado en columnas.
  • Grafos. 
  • Bases de datos no relacionales:
  • Características principales: flexibilidad, escalabilidad, alto rendimiento y funcionabilidad.
  • Ejemplos de uso más frecuente.
  • Instalación y administración de bases de datos no relacionales
  • Técnicas y procedimientos.
Consulta de datos:
  • Principales herramientas. Características y criterios de selección.
  • Programación de consultas y búsquedas en función de la arquitectura utilizada.
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Competencias para las que te prepara el curso

Los alumnos adquirirán competencias para trabajar, entre otras, con las siguientes tecnologías: Python, R, VirtualBox, Spark, MongoDB, Hadoop, Jupyter, Tensorflow, Qlik, Tableau, Amazon AWS, Scikit-learn

Destinatarios

Perfiles que deseen orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos.

Requisitos

Para poder cursar el programa de especialización en Big Data será requisito estar en posesión del título de Técnico Superior correspondiente con alguno de los siguientes ciclos formativos de grado superior vinculados a esta formación:

  • Administración de Sistemas Informáticos en Red.

  • Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.

  • Desarrollo de Aplicaciones Web.

  • Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos. 

  • Automatización y robótica industrial.

  • Mecatrónica Industrial.



Metodología

La modalidad de la formación es semipresencial, con clases presenciales en grupos reducidos de máximo 26 alumnos junto con actividades a distancia.

La formación será eminentemente práctica, utilizando una metodología por proyectos, muy orientada a las aplicaciones de las técnicas estudiadas y a la extracción del valor del dato. Lo que se busca ante todo es que, cuando el alumno complete la formación, tenga los conocimientos y habilidades necesarias para enfrentarse a los retos que se va a encontrar en el mundo de la empresa.

La asistencia a las actividades presenciales es obligatoria. Las actividades que se programen a distancia cuentan con el soporte de una plataforma virtual y su seguimiento se llevará a cabo mediante una tutoría lectiva semanal por cada módulo profesional con carga horaria a distancia.

Los estudiantes podrán complementar su formación con la asistencia a los eventos que mensualmente organiza IMF Institución Académica: masterclasses, mesas redondas, ponencias

Tipo de evaluación

Cada módulo tendrá una calificación continua y formativa, distribuida en porcentajes de la siguiente forma: Examen de evaluación presencial (40%) + Trabajo práctico (60%).

Duración

Inicio: septiembre de 2021.

Lugar donde se imparte el curso

Presencial en Madrid.

Objetivos


  • Valorar y comprender la importancia estratégica del análisis de macrodatos en la toma de decisiones empresariales.

  • Obtener una visión global del impacto de los proyectos basados en Big Data en el desarrollo y gestión empresarial. 

  • Instalar, configurar y administrar sistemas Big Data.

  • Conocer y utilizar de forma adecuada herramientas de procesamiento de datos en infraestructuras Big Data.

  • Conocer las bases de los modelos, arquitecturas y lenguajes de programación habituales en Big Data.

  • Conocer y manejar diferentes opciones de almacenamiento masivo de datos seleccionando la herramienta más adecuada en cada caso.

  • Elaborar conclusiones e informes del tratamiento de datos masivos estructurados y no estructurados, una vez integrados y depurados adecuadamente.



Titulación obtenida

Los estudiantes que superen satisfactoriamente esta formación, conseguirán:

Título Oficial de Programa de Especialización en Big Data. Homologado por la Comunidad de Madrid (según la Orden 1830/2020, de la Consejería de Educación y Juventud)
Título del Curso de Metodologías Ágiles: Scrum Master por IMF Business School.

Perspectivas laborales

Las personas que hayan obtenido la documentación acreditativa de la superación de este programa de especialización podrán ejercer su actividad en el sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación y el análisis de datos a gran escala como operadores y asesores en el tratamiento de macrodatos.

Según datos facilitados por Invest In Madrid, la oficina regional para la promoción y atracción de la inversión extranjera en la Comunidad de Madrid, en España el sector de Big Data muestra una tasa de crecimiento del 30% cada año, siete veces más que la inversión tecnológica tradicional, lo que le ha convertido en el cuarto país de la Unión Europea con más empleos tecnológicos.

Promociones


  • Becas del 25%.

  • Cuotas sin interés.

  • Financiación disponible.



Precio

2.475 €
Precio base: 3.300 euros.
Precio final con descuento del 25%: 2.475 euros.

Ventajas del curso

Durante todo el curso académico se programan visitas a empresas del sector para que los alumnos conozcan de primera mano la realidad empresarial. Recientemente nuestros estudiantes han acudido al CyberSOC Academy de Deloitte, al Centro de Tecnologías de la Información de Metro de Madrid, a Indra y NEORIS.

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