Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering en Madrid en ICEMD, Instituto de la Economía Digital de ESIC

Dirigido a:

Personas interesadas en realizar un Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering

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Conoce las principales tecnologías de procesamiento y análisis de datos y especialízate como Data Engineer

Cada día se requieren más profesionales con los conocimientos necesarios para poder recopilar, procesar y publicar las diferentes fuentes de información que tienen las empresas y que se generan en internet para poner los datos a disposición de las diferentes áreas de negocio. Leer más

Este Máster está diseñado para aportar estos conocimientos profundizando en las tecnologías utilizadas para el tratamiento de datos y diseño de arquitecturas obteniendo el máximo valor de los datos que requiere el negocio.

Gracias a la metodología learning by doing aprenderás practicando con las tecnologías más tradicionales y disruptivas del mundo de los datos, con el objetivo de poner a disposición del negocio y los Data Scientist la variedad de datos disponibles en las empresas para diseñar soluciones que permitan generar valor en la toma de decisiones.

Lugar de impartición:

en Madrid

Abril 2018: Desde el 06/04/2018, hasta el 06/07/2019.

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Máster en Big Data Management & Data Engineering

Con el Máster en Big Data Management con especialización en Data Engineering aprenderás a gestionar las diferentes técnicas y tecnologías para diseñar soluciones de datos de la mano de un claustro de profesores compuesto por profesionales en activo.


MÁSTER EN BIG DATA MANAGEMENT & DATA ENGINEERING Leer más

MBD_MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE BIG DATA

1. Qué es Big Data y qué no es Big Data

2. Business Intelligence Tradicional. Datawarehousing, OLAP, Dataminig

3. Casos de uso de Big Data
› Telco
› Banca
› Seguros
› Retail
› Otros

4. Cómo detectar, abordar y liderar un proyecto de Big Data

5. Presentación del trabajo de fin de máster


MBD_MÓDULO 2: ARQUITECTURAS BIG DATA

1. Fundamentos de arquitecturas Big Data
› Framework Hadoop
› Ecosistema Apache

2. Ingesta de datos
› Batch: Sqoop
› Streaming: Kafka, Flume

3. Procesamiento distribuido
› Batch: MapReduce, Spark
› Streaming: Spark, Storm

4. Explotación de datos
› Herramientas de explotación
› APIS

5. Distribuciones Big Data
› Cloudera
› Hortonworks

6. Entornos Cloud
› Amazon Web Services. Desplieghue de un cluster
› Azure. Herramientas analíticas
› Google Cloud Platform. BigQuery

7. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 3: PROCESAMIENTO DE DATOS EN BIG DATA

1. Lenguajes de programación
› Python
› Scala

2. Procesamiento Batch
› MapReduce
› Hive
› Spark

3. Procesamiento en Real Time
› Spark Streaming
› Storm

4. Ciclo de vida de las aplicaciones. DevOps
› Integración continua
› Despliegue continuo

5. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 4: DATA SCIENCE

1. Introducción a Data Science
› Estadística descriptiva
› Modelización predectiva

2. Inteligencia Artificial y Machine Learning
› Fundamentos
› Datamining vs Machine Learning
› Aprendizaje supervisado
› Aprendizaje no supervisado
› Procesamiento de lenguaje natural

3. Implementación de modelos de Data Science
› Python. Fundamentos
› R. Fundamentos

4. Herramientas: Knime, BigML, Datameer y Watson

5. Sistemas GIS. Carto

6. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 5: DATA VISUALIZATION

1. Técnicas de visualización de datos
2. Tableau
3. Qlikview
4. Carto
5. Open Source Tools
6. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 6: SEARCH MACHINES Y BASES DE DATOS SQL Y NOSQL

1. Introducción a máquinas de búsqueda de datos
› Solr
› ElasticSearch

2. Bases de datos SQL vs NoSQL. Fundamentos y aplicabilidad

3. Tipologías de bases de datos NoSQL
› Clave valor
› Column Family
› Documentales
› Grafos

4. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 7: DATA GOVERNANCE Y SEGURIDAD

1. Linaje de datos

2. Data Quality

3. Data Management

4. Seguridad en los datos
› LOPD
› GDPR
› Hacking Ético

5. Metodologías de gestión de proyectos
› Conceptos clave
› Agile: Srum

6. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 8: THIRD PARTY DATA

1. Open Data
› España
› Europa & USA

2. IoT aplicado a Big Data
› Smart Cities
› Smart Services

3. Información agregada disponible en el mercado
› B2C
› B2B

4. Caso Práctico y aplicación a proyecto


MBD_MÓDULO 9: FINANZAS EN BIG DATA

1. Fundamentos básicos. Margen de contribución

2. Plan de negocio en Big Data
› Construcción
› Monitorización

3. Gestión de recursos en proyectos Big Data
› Infraestructuras
› RRHH
› Third Party

4. Monetización de datos

5. Caso Práctico y aplicación a proyecto


PROGRAMA SUPERIOR EN DATA ENGINEERING

1. Implementación avanzada de arquitecturas Big Data
› Hadoop
› Spark
› Entorno AWS
› On-Premises

2. Arquitecturas Streaming
› Lambda
› Kappa

3. Ingesta avanzada de datos
› Batch
› Streaming
› Herramientas y plataformas

4. Procesamiento en Real Time avanzado
› Spark streaming avanzado
› Storm avanzado
› Flink. Fundamentos

5. Lenguajes de programación para procesamiento de datos
› Python avanzado
› Java avanzado
› Scala. Fundamentos

6. ElasticSearch

7. MongoDB

8. Cassandra

9. HBase

10. Neo4J

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