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UX y Desarrollo Web

Máster en Big Data y analítica de datos

Aprende los fundamentos del diseño, desarrollo y despliegue de infraestructuras BigData; la gestión, tratamiento y despliegue de grandes volúmenes de información y cómo extraerles su valor.

UX y Desarrollo Web

Máster en Big Data y analítica de datos

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Duración 4 meses
Coste
4500 €
4100 € ¡Early Bird!
Plazas 8 plazas
Modalidad Presencial
Dirigido a Desarrolladores que buscan especializarse en Big Data.
Requerimientos Conocimientos básicos en lenguajes de alto nivel (preferiblemente Python), SQL y Linux.

Contenidos y objetivos del Máster

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.

Con el Máster en Big Data y analítica de datos de Fictizia, los alumnos aprenderán los fundamentos básicos para 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, con el fin de presentar una perspectiva global de las diferentes tecnologías BigData que existen actualmente se realizarán ejemplos prácticos de diferentes plataformas.

El programa de estudios

  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. Representación de la información
    • El concepto del dato
    • Representación
    • Almacenamiento
      • Ficheros (Apache Hadoop)
      • Bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL)
      • Bases de datos no relacionales
        • Clave-valor (Redis, BigTable, Dynamo)
        • Documentales (MongoDB)
        • En grafo (neo4g)
  3. Arquitecturas Big Data
    • Procesamiento de datos
      • Procesamiento Batch
      • Procesamiento Streaming
    • Arquitectura hibŕidas
      • Arquitecturas Lambda
      • Arquitectura Kappa
      • Arquitectura Zeta
  4. Ingestión de datos
    • Sistema de ingestión externos (scrapers and co)
    • Procesos de ingestión de datos
    • Sistema de ingestión internos (Colas de mensajes)
  5. Procesamiento y manipulación
    • El concepto de ETL
    • Técnicas de manipulación
      • Aumentación de datos
      • Generación de datos derivados
      • Apache airflow
      • Cloud Dataflow
      • Ejemplo de manipulación
  6. Construcción de modelos y servicios
    • Aprendizaje automático
      • Aprendizaje supervisado
      • Aprendizaje no supervisado
    • MapReduce (Computación paralela)
    • Generación de modelos mediante Apache Spark
    • Generación de modelos mediante Keras y TensorFlow
  7. Administración, Virtualización y servicio
    • Planificación de clústeres
      • Monitorización
      • Seguridad
    • Virtualización
      • Dockers
      • Kubernetes
    • Despliegue de datos
      • Rest API
      • GraphQL
  8. Plataformas BigData
    • Plataformas: ¿todo o nada?
    • Google cloud platform
    • Amazon AWS
    • H2O
    • Cloudera

Tu profesorado

En Fictizia tenemos muy claro que quién imparte la formación siempre es clave. Con el objetivo de ofrecer una formación que responda a la realidad del mundo laboral, el equipo de profesores de Fictizia está formado por profesionales con una larga trayectoria profesional, lo que les capacita para reconocer las necesidades reales de un sector tan cambiante y exigente. Cada profesor de Fictizia es un especialista de alto nivel en su campo que además comparte en nuestras aulas sus conocimientos, sus enorme experiencia, sus tropiezos, sus aciertos y la pasión por su trabajo. Por eso estamos tan orgullosos de nuestro profesorado.

Moisés Martínez

Moisés Martínez

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) Engineer en Sngular. 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.

Las mejores empresas contratan a nuestros alumnos

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 alumnos 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
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  • Alumnos Fictizia en Paradigma digital
  • Alumnos Fictizia en Panda Security
  • Alumnos Fictizia en Exit Consultores Audiovisuales
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  • Alumnos Fictizia en Kairos DS
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  • Alumnos Fictizia en LUCA data driven solutions
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  • Alumnos Fictizia en Liquid Squad
  • Alumnos Fictizia en Social Mood
  • Alumnos Fictizia en Warner Bros International tV Production