Programa de Especialización en Big Data
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No tengo dudas que es la mejor universidad de negocios que existe, ha superado ampliamente mis expectativas. Todos los profesores son expertos en su área y también con un trato excelente con los alumnos. Y todo con su modalidad online, donde llevas tu propio ritmo y horarios. Se lo recomiendo.
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Muy bien organizado y gestionado todo el centro, estoy muy satisfecho con lo que ha sido mi proceso de crecimiento y formación de la mano de esta institución, los docentes además, muy bien capacitados para esta formación
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Diploma de Especialización
Semipresencial Madrid
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Tipología
Diploma de Especialización
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Metodología
Semipresencial
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Lugar
Madrid
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Duración
Flexible
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Clases virtuales
Sí
Adquiere una visión global del impacto de los proyectos basados en Big Data en el desarrollo y gestión empresarial de la mano del portal líder en formación Emagister y el prestigioso centro IMF Institución Académica a través del Programa de Especialización en FP en Big Data.
Una de las nuevas ofertas más potentes es el curso especializado en Big Data, una formación ofrecida por la familia de Formación Profesional de Informática y Comunicaciones. Este programa tiene como objetivo proporcionar a sus alumnos una visión general y globalizada de los sistemas Big Data y su utilidad en la toma de decisiones empresarial. El alumno estará preparado para la creciente demanda laboral en el ámbito del big data, ya que cada día son más las empresas que requieren de profesionales y directivos especializados en el manejo de grandes volúmenes de datos y en la transformación de esos datos en información.
Durante el desarrollo de los módulos formativos, podrás tener acceso a asesoría personalizada de la mano de expertos en la materia, quienes estarán prestos a atender tus inquietudes. Sé el experto en yoga que demanda este mundo globalizado y atiende profesionalmente sus necesidades en la materia, solo debes solicitar más información sobre el programa, a través de Emagister.com.
Información importante
Precio a usuarios Emagister: Programa de Becas de hasta el 25% Financiación sin intereses y descuento por pronto pago
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Para poder cursar el programa de especialización en Big Data será requisito estar en posesión del título de Técnico Superior correspondiente con alguno de los siguientes ciclos formativos de grado superior vinculados a esta formación:
Administración de Sistemas Informáticos en Red.
Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.
Desarrollo de Aplicaciones Web.
Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos.
Automatización y robótica industrial.
Mecatrónica Industrial.
Los estudiantes que superen esta formación conseguirán el Título Oficial de Programa de Especialización en Big Data (Homologado por la Comunidad de Madrid según la Orden 1830/2020, de la Consejería de Educación y Juventud). Además, el programa cuenta con un Curso de Metodologías Ágiles, del cual también recibirán una titulación por IMF.
Pero esto no acaba aquí. IMF es centro adscrito a la adscrito a la Universidad Complutense de Madrid para la Evaluación para el Acceso a la Universidad (EvAU) de nuestra Comunidad Autónoma, pudiendo matricularse en la fase voluntaria de la prueba.
Opiniones
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No tengo dudas que es la mejor universidad de negocios que existe, ha superado ampliamente mis expectativas. Todos los profesores son expertos en su área y también con un trato excelente con los alumnos. Y todo con su modalidad online, donde llevas tu propio ritmo y horarios. Se lo recomiendo.
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Muy bien organizado y gestionado todo el centro, estoy muy satisfecho con lo que ha sido mi proceso de crecimiento y formación de la mano de esta institución, los docentes además, muy bien capacitados para esta formación
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
RAQUEL RODRIGUEZ
Ismija O
Materias
- Metodología
- Administración
- Big Data
- Lenguajes
- Multriestructurados
- Híbridos
- Biométricos
- Redes sociales
- Paradigma
Temario
- Programación en entornos Big Data
- Lenguajes para Big Data:
- Características de los lenguajes de programación para Big Data.
- Tipos de datos.
- Por categorías: estructurados, no estructurados y multi-estructurados o híbridos.
- Por origen: web y redes sociales, comunicación entre máquinas, transacciones, biométricos y generados por personas.
- Estructuras de control: de selección, iterativas. Funciones. Recursividad.
- Librerías específicas.
- Entrada y salida de datos:
- Opciones de entrada y salida habituales.
- Formatos habituales en Big Data.
- Funciones para trabajar con diferentes formatos.
- Entornos de desarrollo:
- Entornos de desarrollo para programación Big Data.
- Instalación y configuración de entornos de desarrollo en local.
- Instalación y configuración de entornos de desarrollo en remoto.
- Análisis y visualización de datos:
- Análisis descriptivo. Utilización de un histórico de datos. Identificación de comportamientos.
- Análisis predictivo. Creación de modelos. Establecimiento de un patrón e identifcación de las principales tendencias.
- Análisis prescriptivo. Técnicas de simulación y optimización.
- Visualización de datos.
- Frameworks para Big Data
- Infraestructuras para Big Data:
- El paradigma Big Data. Modelo 5V: velocidad, volumen, variedad de los datos, veracidad y valor.
- Sistemas de computación distribuida: clusters, cloud.
- Componentes básicos y requisitos para la arquitectura de un sistema Big Data.
- Componentes de la arquitectura Big Data:
- Infraestructura en almacenamiento básica para la ingesta de datos.
- Infraestructuras para el procesamiento de datos.
- Herramientas adicionales.
- Almacenamiento distribuido:
- Características de los sistemas de ficheros distribuidos.
- Almacenamiento de información permanente.
- Sistemas multiusuario.
- Transparencia en la identificación y en la ubicación.
- Escalabilidad.
- Consistencia y seguridad.
- Capacidad, redundancia y alta disponibilidad. Tolerancia a fallos.
- Despliegue de nodos de almacenamiento,
- Administración y acceso a los datos.
- Monitorización de sistemas de ficheros distribuidos. Herramientas para monitorizar aplicaciones y servidores.
- Administración de entornos Big Data:
- Paradigma de computación distribuida y en paralelo, proceso cercano a los datos.
- Aplicaciones y técnicas de procesamiento distribuido.
- Ingesta de datos.
- Metodología MapReduce.
- Rendimiento y monitorización de los procesos.
- Administración de seguridad de los datos.
- Procesamiento de datos
- Ingesta de datos:
- Tecnologías de ingesta de datos.
- Origen y formato de los datos. Opendata.
- Latencia y disponibilidad de los datos.
- Causas de la latencia.
- Funciones que dependen de la latencia.
- Formas de mitigar la latencia.
- Actualizaciones de los datos. Histórico de cambios.
- Extracción de datos.
- Preprocesado de datos:
- Transformaciones de los datos.
- Destino de los datos. Consumidores de datos.
- Calidad de los datos. Formato, origen, veracidad y valor.
- Seguridad de los datos.
- Procesamiento de datos:
- Introducción a los sistemas de procesamiento Big Data.
- Procesamiento por lotes. Aplicaciones y características.
- Procesamiento en streaming. Aplicaciones y características.
- Bases de datos no relacionales
- Arquitecturas disponibles para el almacenamiento masivo de datos:
- Características principales, criterios de selección.
- Documental. Catálogos, perfles de usuario y sistemas de administración de contenido.
- Clave-valor. Escalado horizontal.
- Basado en columnas. Familias de columnas.
- Grafos. Nodos y bordes.
- Series temporales.
- Datos de objetos.
- Datos de índice externo.
- Casos de uso para cada arquitectura:
- Documental.
- Clave-valor.
- Basado en columnas.
- Grafos.
- Bases de datos no relacionales:
- Características principales: flexibilidad, escalabilidad, alto rendimiento y funcionabilidad.
- Ejemplos de uso más frecuente.
- Instalación y administración de bases de datos no relacionales
- Técnicas y procedimientos.
- Consulta de datos:
- Principales herramientas. Características y criterios de selección.
- Programación de consultas y búsquedas en función de la arquitectura utilizada.
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Programa de Especialización en Big Data