Máster en Big Data y Cloud Computing
Master
Semipresencial Sevilla, Madrid y Valencia
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
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Tipología
Master
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Metodología
Semipresencial
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Idiomas
Castellano
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Lugar
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Duración
6 Meses
¿Eres un estudiante apasionado por la tecnología y los datos? ¿Posees habilidades técnicas o analíticas y también te atrae el mundo empresarial? Si es así, te invitamos a quedarte en esta página web, ya que Emagister tiene emocionantes noticias para ti. Te presentamos el increíble Máster en Big Data y Cloud Computing, organizado por la reconocida CEI Escuela de Diseño y Marketing, y que se imparte en formato semipresencial.
Enfocado tanto en perfiles técnicos y analíticos como en estudiantes con conocimientos empresariales (ADE, Económicas, Marketing, Estadística, etc.), el programa te brinda la oportunidad de combinar tus habilidades funcionales con soluciones técnicas basadas en la manipulación de datos. Si ya posees habilidades de programación, conocimientos de bases de datos, conceptos básicos de seguridad y privacidad, familiaridad con los sistemas operativos, comprensión de la virtualización o conceptos básicos de las redes. Vas a poder adquirir las habilidades prácticas en la manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos, aprendes a diseñar y administrar sistemas en la nube, comprendes cómo garantizar la seguridad y la privacidad de la información, y te llegaras a encontrar preparado para implementar soluciones innovadoras en entornos empresariales.
Aprovecha esta oportunidad y aprende todo lo necesario para alcanzar tu máximo potencial. Si todavía tienes dudas, puedes recibir asesoramiento por parte de un profesional de Emagister a través del botón "Pide información", que se encuentra disponible aquí mismo. El equipo de operadores se comunicará contigo pronto y te ayudará con todo lo que necesitas para que puedas comenzar tu formación de inmediato.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
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Inicio
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A tener en cuenta
Al finalizar el Máster de Big Data y Cloud Computing, el alumno tendrá la posibilidad de realizar los exámenes para la obtención de certificaciones oficiales como Google Cloud Certified – Associate Cloud Engineer, AWS Certified Cloud Practitioner o Microsoft AI-900 Fundamentals.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 19 años en Emagister.
Materias
- E-business
- Cloud computing
- Big Data
- Machine learning
- SQL
Profesores
Álvaro Montero
profesor
Senior Business Analytics & Big Data Consultant en Wunderman Thompson MAP. Profesor de marketing digital & business .
Temario
- Cloud Computing: dirigido a comprender los orígenes del cloud, así como la situación actual del mercado y los diferentes players, diferenciar los distintos modelos de trabajo en Cloud (IaaS, PaaS y SaaS), poner en practica los principales frameworks de adopción Cloud (CAF) del mercado, conocer a fondo los servicios de los principales proveedores cloud (AWS, Google y Azure), gestionar las infraestructuras tecnológicas en cloud y entender la aplicación final de estas en los procesos digitales de cualquier entidad, desplegar soluciones de computación, almacenamiento, automatización y auto-escalado, con estrategias óptimas de seguridad, redes y comunicaciones y conocer las herramientas adecuadas para implementar en cada caso así como detectar las ventajas e inconvenientes de las diferentes arquitecturas Cloud y cómo sacar el máximo provecho de cada una de ellas.
- Big Data y Business Analytics: donde el alumno aprenderá a establecer un orden entre los diferentes campos de estudio (almacenamiento, procesamiento, análisis), siendo capaz de recomendar el uso de herramientas y tecnologías en función del caso de uso a resolver y con el objetivo de que, al terminar el periodo lectivo, el alumno sea capaz de dominar: los fundamentos de Big Data y Business Analytics, modelos y bases de datos relacionales, tecnología aplicada a business intelligence, bases de datos NOSQL y almacenamiento escalable, paralelización de datos (Hadoop vs Spark), machine learning y minería de datos, minería de texto y PLN y visualización de datos
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