• BIG DATA

    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.

  • Tecnologías de la Información
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    Disponemos de una red de colaboradores para que puedas cursar prácticas.
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Certifícate como experto en Big Data Processing

PERFIL DEL ALUMNO

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.

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Precio del Curso: 1995 EUROS

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PERFIL DEL ALUMNO

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.

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.

Titulaciones y Salidas Profesionales


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.

TEMARIO

MÓDULO 1: INTRODUCCION SISTEMAS DE INFORMACIÓN 30 horas
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 30 horas

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 30 horas

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 30 horas

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 40 horas
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

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