Máster en Big Data y Machine Learning

Master

En Madrid

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Descripción

  • Tipología

    Master

  • Lugar

    Madrid

  • Duración

    4 Meses

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.

Información importante

Bonificable: Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.

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Madrid
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A tener en cuenta

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.

Desarrolladores que buscan especializarse en Big Data.

Conocimientos básicos en lenguajes de alto nivel (preferiblemente Python), SQL y Linux.

Certificación Oficial de Fictizia.

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Opiniones

Materias

  • Infraestructuras
  • Virtualización
  • PostgreSQL
  • Bases de datos relacionales
  • Streaming
  • Aplicaciones web
  • Desarrollo de aplicaciones
  • Ética
  • Apache
  • Administración
  • SQL
  • Perspectiva
  • API
  • Big Data
  • Arquitecturas Big Data
  • Data science
  • Data visualization
  • Tableau
  • Leaflet
  • CARTO
  • Plataformas big data
  • Superset
  • Kibana
  • D3

Profesores

Moisés  Martínez

Moisés Martínez

Profesor

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.

Temario

· 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

· 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

· 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

· 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

· 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

· 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

· 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

· Administración y Virtualización

  • Planificación de clústeres
  • Monitorización de mis nodos
  • Seguridad en entornos cloud

· 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

· 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 web

Información adicional

Más información en https://fictizia.com/formacion/master-big-data

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