Programa Avanzado en Big Data Technology

Datahack School
En Madrid
  • Datahack School

9.000 

El programa Datahack es lo más avanzado y más completo que he encontrado hasta la fecha en Tecnologías Big Data y Analytics. El equipo de profesores es muy sólido y se cubren todas las áreas que cualquier profesional técnico puede necesitar ...

LA OPINIÓN DE Damián García, Head hunter BigData
¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?

Información importante

  • Master
  • Madrid
  • 320 horas lectivas
  • Duración:
    8 Semanas
  • Cuándo:
    03/10/2017
Descripción

Datahack es el primer programa acelerado de formación y selección de técnicos en Big Data y Analytics. A diferencia de otros programas, Datahack, busca a los mejores candidatos para colocarlos en empresas y consultoras de primer nivel. Para esto los forma durante 8 semanas, con un programa intensivo de 8 horas diarias, 100% práctico y enfocado en las últimas tecnologías.

Información importante
Instalaciones y fechas

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
03 de octubre de 2017
Madrid
c/General Oraa, 70, 1º, 28006, Madrid, España
Ver mapa

Preguntas Frecuentes

· ¿A quién va dirigido?

Graduados en: Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Otras ingenierías, Matemáticas, Fisicas y Dobles titulaciones Gran capacidad analítica y numérica Nociones demostrables de programación Capacidad de adaptación y autoaprendizaje Nivel alto de inglés

· Requisitos

Es necesario tener ciertas nociones de programación (Java, etc..)

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

Concentrado en el tiempo, sólo 8 semanas (no 9 meses como la mayoría de los Masters) 100% Técnico 100% Práctico

· ¿Qué pasará tras pedir información?

Te enviaremos el pack de información. Te avisaremos de las sesiones informativas y charlas.

Opiniones

L

09/02/2016
Lo mejor Encontrar buenos recursos en Big Data y Analytics es muy complicado. Creo que Datahack cubre una necesidad muy real y espero que su programa sea un éxito.

A mejorar Nada a indicar.

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
R

09/02/2016
Lo mejor Existen varias iniciativas de formación generalista en Big Data, pero Datahack es la primera que veo en especializarse, de una manera tan clara en la parte puramente técnica. Creo que es una necesidad muy real.

A mejorar Nada a destacar.

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
E

09/02/2016
Lo mejor El Big Data es una prioridad estratégica para nuestra empresa los cinco próximos años. Necesitamos montar un equipo potente de profesionales que cubran las necesidades tecnológicas que este desafío requiere.

A mejorar N/A

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
D

01/02/2016
Lo mejor El programa Datahack es lo más avanzado y más completo que he encontrado hasta la fecha en Tecnologías Big Data y Analytics. El equipo de profesores es muy sólido y se cubren todas las áreas que cualquier profesional técnico puede necesitar en el futuro.

A mejorar No tengo sugerencias.

¿Recomendarías este curso? Sí.
¿Te ha ayudado esta opinión? (0)
Pregunta a los Antiguos Alumnos qué les pareció.

Su experiencia te será de mucha ayuda para decidirte.

¿Qué aprendes en este curso?

Data Scientist
Data Architect
Data Engineer
Big Data
Data Analytics
Analítica de datos
SQL
Qlik
Excel
SpotFire
Phyton
Hadoop

Profesores

Alvaro Barbero
Alvaro Barbero
Profesor Algoritmos Avanzados

Álvaro Barbero es el director del área de Ingeniería Algorítmica en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), así como investigador en el Grupo de Aprendizaje Automático de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Cuenta con titulaciones de Ingeniero Superior (2006), Máster (2008) y Doctor (2011) en Ingeniería Informática por la UAM, con especialidad en Minería de Datos. Desde su posición en IIC ha participado en numerosos proyectos de Big Data, desde estrategias de detección de fraude y análisis de opinión en redes sociales, a sistemas de predicción de demandas...

Carlos Izquierdo
Carlos Izquierdo
Profesor

Arquitecto Big Data. Es ingeniero de Telecomunicaciones por la universidad Carlos III de Madrid, y socio fundador de Datatons y Syspixel. Ha desarrollado su carrera profesional en compañías como Telvent, Intergraph o Imdea, aportando profundos conocimientos y expertise en el área de big data. Está certficado en: Red Hat Certified System Administrator, Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop, Cloudera Certified Specialist in Apache HBase y OCA Solaris 11 System Administrator en Oracle.

Daniel Villanueva
Daniel Villanueva
Profesor

Senior Expert Engineer en Indra. Consultor senior de BI y apasionado del Big Data. Tiene más de 20 años de experiencia en el ámbito TI, con una gran variedad de proyectos, tecnologías y clientes. Tiene un perfil tanto técnico como de gestión y mucha experiencia docente, con excelentes evaluaciones en todos sus cursos. Dispone de las siguientes certificaciones; Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CCDH), The Data Scientist’s Toolbox, R Programming, Getting and Cleaning Data, Análisis exploratorio de los datos, Investigación Reproducible en Cloudera, y CS100.1x

Ines Huertas
Ines Huertas
Profesora

Data Scientist: Ingeniería Técnica Telecomunicaciones, especialidad Telemática y Máster en Sistemas Telemáticos e Informáticos. Actualmente es socia fundadora en Data Tons, con más de dos años de experiencia como Data Scientist, habiendo participado en todas las fases de proyectos de análisis de datos, diseño de modelos, búsquedas de patrones y tendencias, bajo plataformas Hadoop con R, Hive, Impala y Spark. Visualización y creación de modelos descriptivos sobre grandes volúmenes de datos. Posee las siguientes certificaciones en Coursera: R Programming, entre otras

Iván Guerrero
Iván Guerrero
Profesor

Senior Data Analyst en Experian. Licenciado en Matemáticas Business, se dedica al desarrollo de aplicaciones y métodos analíticos mediante desarrollo de procedimientos de Software. Experto en Big Data, modelos matemáticos y optimización. Ha trabajado con anterioridad en la división de consultoría de SAS, en IBM y dispone de una amplia experiencia como docente en matemáticas y física, con resultados demostrables. Es certificado en SAS.

Temario

Módulo 1: Data Analytics

Descripción: Curso básico inicial de data science: Estadística descriptiva, análisis previo de datos, herramientas analíticas de datos

Herramientas: R, SQL, Qlik, SpotFire, Excel,

Módulo 2 - Machine Learning con SAS

Descripción: Introducción a Machine Learning: tratamiento y preparación de datos con SAS; Modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales.

Herramientas: SAS Enterprise Miner

Módulo 3 - Python

Descripción: Programación en Python destinada al análisis de datos

Herramientas: Python

Módulo 4 - NoSQL

Descripción: Análisis de datos NoSQL

Herramientas: Cassandra, MongoDB, neo4j

Módulo 5 - Hadoop Basics

Descripción: Conceptos básicos de Hadoop: HDFS, Map-Reduce, YARN, administración

Herramientas: Hadoop HDFS, MapReduce, YARN

Módulo 6 - Ecosistema Hadoop

Descripción: Diseño, desarrollo y producción del ecosistema Hadoop

Tecnologías : Pig, Hive, Impala, Flume, Sqoop, Ozzie

Módulo 7 : Hadoop/R/Spark

Descripción: Spark. Uso avanzado de librerías de R, integración Hadoop, Spark y R. R Hadoop

Tecnologías: Hadoop, Spark, R

Módulo 8 : Algoritmos avanzados

Descripción: Algoritmos avanzados de Machine Learning: Deep Learning, Support Vector Machines, aprendizaje no supervisado

Tecnologías: Python, Spark