Diploma d'Especialització en Arquitectura de Dades i Big Data

El postgrau d’Arquitectura de Dades i Big Data s'adreça a un perfil funcional i tècnic interessat a adquirir o completar la seva formació en arquitectura de sistemes analítics que inclouen bases de dades analítiques (data warehouse), bases de dades no relacionals (NoSQL) i sistemes de dades massives (batch processing, data lakes).

E3. Arquitectura de Dades

Aquesta especialitat es dirigeix a proporcionar al professional de perfil tecnològic capacitats pràctiques per gestionar i emmagatzemar dades relacionals (mitjançant bases de dades data warehouse) i no relacionals (mitjançant bases de dades NoSQL).

Es compon de les assignatures següents:

• Bases de dades analítiques (6 crèdits): en aquesta assignatura s'aprèn a crear un magatzem de dades adequat que ofereix suport en la presa de decisions de l'organització. Es presenta conceptualment l'arquitectura d'emmagatzematge (data warehousing) i es donen pautes per a la construcció d'aquest tipus de sistemes. La posada en pràctica es duu a terme mitjançant la resolució d'un cas pràctic extens per al qual s'utilitzen diferents eines especialitzades (Pentaho, Microsoft, Oracle i/o PostgreSQL).

• Bases de dades NoSQL (6 crèdits): les bases de dades NoSQL constitueixen una alternativa a les bases de dades relacionals i són especialment idònies per a certs dominis d'aplicació: dominis que treballen amb grans volums de dades, dominis on es requereixi una alta distribució i/o disponibilitat, dominis que treballen amb dades poc estructurades i dominis en què s'estableixen múltiples i complexes interrelacions entre les dades. En aquesta assignatura es presenten els principis i conceptes d'aquest tipus de bases de dades, els models de dades subjacents i els problemes que presenta la distribució en l'emmagatzematge i gestió de les dades. Es treballen diferents tipus de bases de dades NoSQL (clau-valor, documents, orientades a columnes i grafs) amb eines com Riak, MongoDB o Neo4j.

E5. Big Data

Aquesta especialitat es dirigeix a proporcionar al professional de perfil tecnològic capacitats pràctiques per a dissenyar i implementar sistemes de dades massives o big data (batch processing, data lakes) que siguin compatibles amb les diferents necessitats analítiques d'una organització (diferides, en temps real, multipropòsit, orientades a l'aprenentatge automàtic —machine learning—).

Es compon de les assignatures següents:

• Data lakes (6 crèdits): en aquesta assignatura s'aprèn a crear un llac de dades (data lake) que complementa la factoria d'informació organitzativa. Es presenta conceptualment l'arquitectura d'un llac de dades i es donen pautes per a construir aquesta mena de sistemes. La posada en pràctica es duu a terme mitjançant la resolució d'un cas pràctic extens per al qual s'utilitzen diferents eines especialitzades.

• Tecnologies de batch processing (6 crèdits): en els projectes de dades massives (big data), un dels casos d'ús principals és l'emmagatzematge, el processament i l'anàlisi de grans volums de dades en llargs períodes de temps. En aquesta assignatura es presenten les tecnologies de processament per lots (batch processing) que responen a aquesta necessitat. Es dona a conèixer aquestes tecnologies de manera conceptual i pràctica mitjançant la resolució d'un cas pràctic extens per al qual s'utilitzen diferents eines especialitzades.

• Tecnologies de stream processing (6 crèdits): en els projectes de dades massives (big data), un dels casos d'ús principals és treballar amb dades en temps real. En aquesta assignatura es presenten les tecnologies de processament per fluxos (stream processing) que responen a aquesta necessitat. Mitjançant la resolució d'un cas pràctic es donen a conèixer aquestes tecnologies de manera teòrica i pràctica.

Durant el curs, l'estudiant treballa amb eines especialitzades com Cloudera, així com amb els frameworks de processament Apache Flink, Apache Spark i/o Storm. La universitat compta amb un ecosistema de dades propi per a realitzar les activitats pràctiques