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FICTIZIA — Formación de alto rendimiento en diseño, tecnología y arte digital

(+34) 91 172 33 13 info@fictizia.com Plaza de España 12, Madrid

tecnologías de desarrollo

Máster en Big Data y Machine Learning

Aprende durante 4 meses a dominar el diseño, desarrollo y despliegue de infraestructuras Big Data; la gestión, tratamiento y despliegue de grandes volúmenes de información y cómo extraerles su valor. Impartido por Moisés Martínez, Google Developer Expert (GDE) en Machine Learning.

tecnologías de desarrollo

Máster en Big Data y Machine Learning

  • Big_Data
  • Machine_learning
  • Tensor_Flow
  • data_science
  • data_analytics
  • arquitecturas_bigdata
  • plataformas_bigdata
Duración 4 meses
Modalidad de la formación Tú eliges: presencial en nuestro campus de Plaza de España o en remoto en tiempo real desde tu casa. #fictiziaentucasa
Orientado a Desarrolladores que buscan especializarse en Big Data.
Requisitos Conocimientos básicos en lenguajes de alto nivel (preferiblemente Python), SQL y Linux.
100% Bonificable Esta es una formación bonificable por FUNDAE (Fundación Estatal para la formación en el empleo). Si eres trabajador/a por cuenta ajena tu empresa puede bonificar tu formación. Además Fictizia puede gestionar todo el papeleo si tu empresa así lo prefiere.
Promoción especial ¡EARLY BIRD! Tu plaza en el máster con un 10% de descuento. Solo hasta el 31 de julio. Infórmate! ;)

Enfoque y objetivos

Los grandes volúmenes de datos han inundado nuestro mundo. La utilización de manera eficiente y ética de estos datos nos permiten mejorar nuestro negocio, conocer a nuestro clientes y obtener valor a toda la información que recogemos con el fin de mejorar la experiencia de nuestros usuarios y producir nuevas funcionalidades derivadas de sus necesidades.

El Máster en Big Data y Machine Learning de Fictizia ofrece a aquellos desarrolladores que lo cursen los fundamentos necesarios para dominar profesionalmente el diseño, desarrollo y despliegue de arquitecturas Big data con el fin de construir desde aplicaciones sencillas que impliquen sólo alguna de las fases del ciclo de vida de los datos hasta aplicaciones complejas que permitan desplegar de manera completa una pipeline sobre una de las diferentes arquitecturas que se describe en programa. Además de ello a lo largo del Máster se realizarán ejemplos prácticos de diferentes plataformas con el fin de presentar una perspectiva global de las diferentes tecnologías BigData que existen actualmente.

Profesorado del máster

El equipo de profesores de Fictizia está formado por expertos profesionales en activo y con una larga y rica trayectoria profesional que les capacita para reconocer las necesidades reales de un sector tan cambiante y exigente y cumplir el objetivo de Fictizia de ofrecer una formación que responda a la realidad del mundo laboral más exigente. Cada integrante del profesorado de Fictizia es un/a gran especialista en su campo que además comparte sus conocimientos, sus enorme experiencia, sus tropiezos, sus aciertos y la pasión por su trabajo en nuestras aulas.

Moisés Martínez

Moisés Martínez

Artificial Intelligence Lead (AI) and Machine Learning (ML) Engineer en Paradigma Digital. Google Developer Expert en Machine Learning y Doctor en ciencias de la computación e Inteligencia Artificial por la Universidad Carlos III y Data Scientist en sus ratos libres. Además de en FICTIZIA, ha sido investigador y/o profesor de diferentes sabores de AI en universidades como la Universidad Carlos III, la Universidad de Örebro y el King's College London. Empezó su carrera como Full-Stack Developer y acabó siguiendo el camino de baldosas amarillas de la AI participando en proyectos BigData y de la industria 4.0 utilizando tecnologías Google Cloud y del ecosistema Apache para extraer valor de los datos. Además, Moisés es Speaker en conferencias internacionales y uno de los orgullosos fundadores de T3chFest, el evento sobre tecnología gratuito más grande de España y tal vez de Europa.

El programa de contenidos

La formación en Fictizia se basa en una metodología teórico–práctica completamente orientada a dar respuesta a lo que el mundo laboral más exigente demanda actualmente.

En cada sesión formativa el profesor/a irá avanzando en la formación junto con los estudiantes mediante el desarrollo de los ejercicios prácticos que van involucrando progresivamente nuevos contenidos teóricos del programa de contenidos. Cada una de las prácticas se ha diseñado expresamente como reflejo de las técnicas, procesos, necesidades y situaciones reales que el alumno/a se encontrará después en su día a día laboral.

Además, esta formación no solo instruye en la mera ejecución de técnicas con el único fin de producir, también se preocupa de enseñar los fundamentos teóricos y críticos que le permitirán al alumno/a tomar decisiones basadas en criterios objetivos y analíticos de forma autónoma.

El conjunto de prácticas que se realizarán a lo largo de toda la formación está diseñado con una doble función: ser una parte esencial del proceso de aprendizaje durante el máster y también, una vez terminados los estudios de forma satisfactoria, actuar como su portafolio/reel con la que demostrar todas las capacidades aprendidas y que el alumno/a es capaz de llevar a cabo profesionalmente con solvencia. Algo esencial a la hora de acceder y desenvolverse posteriormente en el mercado laboral.

  1. Introducción al Big Data
    • Ciclo de vida de los datos
    • Tipos de infraestructuras (Distribuida, Cloud y Edge)
    • El valor de los datos
    • Legislación y normativa
    • Ética en el uso de la información
  2. Preparando el entorno: Contenedores y APIs
    • Dockers
    • Trabajando con contenedores
    • APIficando el acceso a los datos y servicios
      • API REST
      • GraphQL
    • Trabajo práctico sobre contenedores
    • Trabajo práctico sobre API REST: Creando mi API de servicios
  3. Representación de la información
    • El concepto del dato
    • Representación
    • Modos de almacenamiento
      • Ficheros (Apache Hadoop)
      • Bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL)
      • Bases de datos no relacionales
        • Clave-valor (Redis, BigTable, Dynamo)
        • Documentales (MongoDB)
        • Columnares (BigQuery)
        • En grafo (neo4g)
    • Trabajo práctico sobre Apache Hadoop: Almacenando imágenes y ficheros de datos
    • Trabajo práctico sobre SQL: Realizando consultas con SQL
    • Trabajo práctico sobre BD columnares: BigQuery
    • Trabajo práctico sobre BD en grafo: Neo4g para crear relaciones
  4. Arquitecturas Big Data
    • Procesamiento de datos
      • Procesamiento Batch
      • Procesamiento Streaming
    • Arquitectura hibŕidas
      • Arquitecturas Lambda
      • Arquitectura Kappa
      • Arquitectura Zeta
    • Trabajo práctico sobre procesamiento de datos: Batch vs Streaming
  5. Ingestión de datos
    • Procesos de ingestión de datos
    • Sistema de ingestión externos (scrapers and co)
    • Sistema de ingestión internos (Colas de mensajes)
    • Trabajo práctico sobre colas de mensajes: Kafka
    • Trabajo práctico sobre modelos de ingestión: Creando mi API de ingestión de datos
  6. Procesamiento y manipulación
    • El concepto de ETL
    • Técnicas de manipulación
      • Aumentación de datos
      • Generación de datos derivados
    • Procesamiento y manipulación
      • Apache airflow
      • Cloud Dataprep
      • Cloud Dataflow
    • Trabajo práctico sobre augmentación: Creando miles de imágenes de la nada.
    • Trabajo práctico sobre procesamiento de datos: Dataprep para todo
    • Trabajo práctico sobre Apache Airflow: Orquestando el procesamiento de mis datos
  7. Machine Learning
    • Aprendizaje supervisado
    • Aprendizaje no supervisado
    • Generación de modelos mediante Apache Spark
    • Generación de modelos mediante Keras y TensorFlow
    • Trabajo práctico sobre Machine Learning: Combinando TF y Keras
  8. Administración y Virtualización
    • Planificación de clústeres
    • Monitorización de mis nodos
    • Seguridad en entornos cloud
  9. Plataformas BigData
    • Plataformas: ¿todo o nada?
    • Google Cloud Platform (GCP)
    • Otras plataformas
      • Azure Cloud
      • Amazon AWS
    • Trabajo práctico sobre despliegue de servicios en Google Cloud Platform
    • Trabajo práctico sobre despliegue de servicios en otras plataformas
  10. Visualización
    • Introducción a la visualización de datos
    • Visualización mediante sistemas de BI
    • Visualización mediante aplicaciones web
    • Trabajo práctico sobre visualización en sistemas BI
    • Trabajo práctico sobre visualización en aplicaciones webs

Vuelve a ver tus clases las veces que quieras

A medida que la formación avance, las clases se irán grabando según se van desarrollando y poniendo a disposición del alumnado, tanto si están cursando en modalidad presencial como en remoto, en un servidor NAS de FICTIZIA específico al que podrán acceder desde cualquier lugar.
Así podrás volver a consultar cualquier detalle en todo momento durante tu formación.

Accede a nuestro grupo privado de empleo

Al finalizar tu formación tendrás acceso a nuestro grupo privado de Fictizia en Linkedin, Fictizia Alumni, donde se van publicando todas las ofertas de empleo que habitualmente nos hacen llegar las muchas empresas con las que colaboramos.

La calidad de la formación que reciben las personas que se forman en Fictizia se refleja en el nivel de las empresas que las contratan. Es un orgullo que las mejores compañías confíen en las capacidades de nuestros alumni y es la mejor prueba de la efectividad de la formación que ofrecemos:

  • Alumnos Fictizia en Google
  • Alumnos Fictizia en El Ranchito
  • Alumnos Fictizia en Ogilvy
  • Alumnos Fictizia en BBVA Next
  • Alumnos Fictizia en Lola Mullenlowe
  • Alumnos Fictizia en Ánima-Kitchent
  • Alumnos Fictizia en Atresmedia
  • Alumnos Fictizia en User-T38
  • Alumnos Fictizia en DDB
  • Alumnos Fictizia en Mach
  • Alumnos Fictizia en Byte London
  • Alumnos Fictizia en indra
  • Alumnos Fictizia en The Cocktail
  • Alumnos Fictizia en Wunderman-Thompson
  • Alumnos Fictizia en Ediciones SM
  • Alumnos Fictizia en Paradigma digital
  • Alumnos Fictizia en Panda Security
  • Alumnos Fictizia en Exit Consultores Audiovisuales
  • Alumnos Fictizia en Mediaset
  • Alumnos Fictizia en Everis
  • Alumnos Fictizia en Telson
  • Alumnos Fictizia en Lalivingston
  • Alumnos Fictizia en Kairos DS
  • Alumnos Fictizia en Twin Pines
  • Alumnos Fictizia en LUCA data driven solutions
  • Alumnos Fictizia en Redbility
  • Alumnos Fictizia en LeChuck
  • Alumnos Fictizia en Liquid Squad
  • Alumnos Fictizia en Social Mood
  • Alumnos Fictizia en Warner Bros International TV Production