FICTIZIA — Formación de alto rendimiento en artes digitales y nuevas tecnologías

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

UX y Desarrollo Web

Máster en Big Data y Machine Learning

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 Machine Learning

  • Big_Data
  • Machine_learning
  • Tensor_Flow
  • data_science
  • data_analytics
  • arquitecturas_bigdata
  • plataformas_bigdata
Duración 5 meses
Coste 4500 €
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.
Formas de pago Consúltanos las diferentes formas de pago que tenemos a tu disposición.
Bonificable Esta formación puede ser bonificada a través de Fundae (Fundación Estatal para la Formación en el Empleo).
Próximas ediciones
08 de Octubre de 2019 Martes y jueves de 19:00 a 22:00

Enfoque y objetivos de este 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 Machine Learning 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.

Tu profesorado

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 y cumplir el objetivo de Fictizia de ofrecer una formación que responda a la realidad del mundo laboral. Cada profesor de Fictizia es un 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 (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.

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. 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

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
  • Alumnos Fictizia en BBVA Next
  • Alumnos Fictizia en Lola Mullenlowe
  • Alumnos Fictizia en Ánima-Kitchent
  • Alumnos Fictizia en Atresmedia
  • Alumnos Fictizia en BQ
  • 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 *SCPF
  • 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 JWT
  • 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