Prácticas en empresas especializadas(opcionales) - Disponemos de una red de colaboradores para que puedas cursar prácticas
Prácticas
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Máster Big Data Analytics and Processing Foundations
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Valoración de TuMaster
Formate con el Máster Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark
Por Zaida García
Información de la institución
En Grupo Atrium unen Formación y Calidad, ofreciendo a los alumnos diferentes metodologías: telepresencial, semipresencial, videopresencial y presencial.
Modalidad de impartición
Ese Máster Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark se imparte en modalidad presencial y semipresencial
Ciudad
Máster Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark es presencial en Madrid
Número de horas
El Máster Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark dura unas 400 horas aproximadamente.
Valoración del programa
Gracias a este Máster aprenderas a manejar Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark, unos conocimientos que te ayudaran y facilitaran almacenar, procesar y analizar datos de un gran volumen.
Dirigido a
Personas con interes y que quieran ampliar sus conocimientos en Big Data Processing – Python – Oracle – Mongodb – Java – Hadoop – Scala – Spark
- Aquellas personas que quieran adquirir las capacidades técnicas y analíticas necesarias para especializarse en Analítica de Negocio o Big Data. - Profesionales en áreas como Tecnología, negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para mejorar estrategias y tener una visión más global de la organización o innovar en grandes empresas.
- Uso y gestión de los sistemas BI Y Big Data y de las tecnologías asociadas, adquisición de competencias básicas de la explotación de datos.
- Conocer funcionamiento y adquirir competencias básicas en el uso de BBDD NOSQL orientadas a documentos (MongoDB) y orientadas a grafos Neo4J.
- Adquisición de conocimientos y competencias prácticas básicas en técnicas de visualización , aprender a diseñar y construir visualizaciones interactivas.
- Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
- Conocer las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.
- Conocer la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Módulos de Spark. Procesamiento a gran escala con Spark. Programación con Scala y PySpark.
SALIDAS LABORALES
Estas son algunas de las salidas laborales a las que optarás:
• Arquitecto de soluciones Big Data
• Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data - Chief Data Officer (CDO). - Machine Learning Engineer. - Business Analyst. - Big Data Consultant.
• Analista de datos (Data Analyst) - Big Data Developer. - Big Data Engineer. - Data Scientist. - Data Analyst. - NLP Consultant.
Formación Presencial:
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Profesores Expertos. Todo nuestro claustro docente se distingue por ser expertos en la materia y trabajadores en activo del mundo digital.
Acceso a Bolsa de Empleo.
Lugar de impartición:
en Madrid
Profesorado:
Profesores Expertos. Todo nuestro claustro docente se distingue por ser expertos en la materia y trabajadores en activo del mundo digital.
• Sistemas operativos (LINUX, introducción a DOS y PowerShell) - Conceptos generales de Linux - Comandos, variables de entorno y scripts - Control y planificación de procesos - Sistemas de almacenamiento y sistemas de ficheros - Administración Básica de Linux Leer más - Introducción DOS y Powershell
• Técnicas Data Warehousing y SQL - Conceptos generales Data Warehouse - Gestor de base de datos. - Lenguaje de manipulación de datos (DML), sentencias Select, insert, update, delete, merge - Lenguaje de definición de datos (DDL), sentencias Create, Alter, Drop - Operadores aritméticos, lógicos, de relación - Funciones de fila simple, de grupo. Subselects, joins
• ETL, Extracción, Transformación y Carga de datos - Introduction - Database Vs Data Warehouse - Preparacíon de entornos e instalacion - Principales algoritmos en integracion de datos - Principales ETL del mercado: (Pentaho, Talend, Qulick..) . - Lectura y escritura de ficheros planos y base de datos . - Uso de las principales funciones (agregación, join, uniones, sorters,..) . - Carga de un modelo de datos
MÓDULO 2: BASES DE DATOS NOSQL
• Introducción a las bases de datos NoSQL - ¿Qué son? - Tipos de BBDD NoSQL - Ventajas y desventajas
• Introducción a BBDD NOSQL orientada a documentos (MongoDB) - CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB - Uso de cursores en MongoDB - Sharding: distribución de la información en múltiples servidores - Motores de almacenamiento en MongDb e índices
• Introducción a BBDD NOSQL orientada a grafos (Neo4j) - Introducción. - Operaciones y análisis de grafos - Cypher Query Languaje
MÓDULO 3: VISUALIZACIÓN
• La Visualización de Datos • Cómo desarrollar visualizaciones efectivas • Recogida de datos y análisis • Principales herramientas del mercado: Tableau, Qlick Sense, Power BI..
MÓDULO 4: PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS
• Introducción • Tipos: cadenas, listas, diccionarios, tuplas, etc • Iteración: Loops e ifs • Lectura y escritura de ficheros • Librerías: numpy, matplotlib, pandas, etc • Introducción a modelos predictivos
MÓDULO 5: HADOOP Y SU ECOSISTEMA
• Apache Hadoop: Introducción • El sistema de almacenamiento de ficheros HDFS y MapReduce • Ecosistema Hadoop: hive, sqoop, hue, ... • Arquitectura de un cluster • Arquitectura Yarn • Tipos de despliegue Hadoop • Streaming • Seguridad
