Grupo Atrium

Máster en Big Data Analytics and Processing Foundations (presencial)

Grupo Atrium

Máster
Presencial
200 Horas
1.750 €

Descripción

Según un estudio de Europa Press, en España se crearán 1.25 millones de empleos en 2022 de especialistas de Big Data, software o ciberseguridad.

Grupo Atrium cuenta con más de 20 años de experiencia formando a profesionales que quieren mejorar su futuro en el área TIC o acceder al área tecnológica. El centro pone a tu servicio un equipo de expertos en activo que te ayudarán a lo largo de toda tu formación.

Dispondrás de los conocimientos necesarios para trabajar profesionalmente en las tecnologías Big Data Analytics and Processing Foundations.

Temario

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 
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 
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..
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 
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
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
Ver más

Destinatarios

Perfil de ingreso: 

  • 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.



Metodología

Ejercicios y prácticas.
Profesorado expertos.
Proyecto final tutorizado.

Idiomas en los que se imparte

Español

Horario/Turno



Fecha Límite:

Matrícula abierta

Duración

Duración: 200 horas.
Fecha de inicio: Consultar con el centro.

Lugar donde se imparte el curso

Madrid

Objetivos


  • Uso y gestión de los sistemas BI Y Big Data y de las tecnologías asociadas, adquisición de competencias básicas de la explotación de datos. 

  • Conocer funcionamiento y adquirir competencias básicas en el uso de BBDD NOSQL orientadas a documentos (MongoDB) y orientadas a grafos Neo4J. 

  • Adquisición de conocimientos y competencias prácticas básicas en técnicas de visualización , aprender a diseñar y construir visualizaciones interactivas. 

  • Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, 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 arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Módulos de Spark. Procesamiento a gran escala con Spark. Programación con Scala y PySpark.



Titulación obtenida

Título propio de Máster.

Perspectivas laborales

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.


Promociones

Descuentos y promociones: (acumulables entre sí sólo en este bloque):

  • Por pago al contado del Máster completo, descuento del 10%.

  • Antiguos alumnos (alumnos de otros cursos): 5% descuento.


Promoción desempleados (no acumulable a ninguna otra promoción):


  • 20% descuento, pago al contado.


Bonificaciones de la Fundae:


  • Formación bonificable para empresas hasta el 100% según condiciones.



Precio

1.750 €
Precio presencial original: 3500 euros.
Precio presencial Promo 50%: 1750 euros.

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