CURSO AVANZADO BIG DATA ENGINEER

Comienzo en febrero 2020

Financiación 100%

CURSO AVANZADO BIG DATA ENGINEER

Contexto

No estamos en una era de cambio, sino en un cambio de era: Los mineros pasan de la mina a minar Bitcoins, los intercambios comerciales son digitales, el lugar de reunión es la red de redes, el papel desaparece para dar paso a las transacciones electrónicas…

El mundo avanza imparable hacia la era digital. La vamos a definir como la confluencia del mundo físico con el mundo digital y electrónico en una nueva realidad para la sociedad.

Situación

Empresas

·         La UE anuncia respecto a España que en un horizonte cercano 4 de cada 10 empresas desaparecerán ya que no tendrán capacidad de adaptarse a la era digital.

·         La Universidad de Oxford indicó en 2018 que el 47% de las profesiones actuales desaparecerán en, como mucho, dos décadas y de las supervivientes, el 90% sufrirán transformaciones y serán necesarias nuevas competencias.

Profesionales

·         El 47% de los empleos podrían desaparecer.

·         El 53% van a cambiar.

·         2 Millones de posiciones no se cubrirán por falta de cualificación. 

Mercado

·   Big Data es una realidad. Introduciendo en el buscador Big Data (Jueves 12.Sep.2019), aparecen más de 7600 millones de resultados

DEFINICIÓN Y CONCEPTO DE BIG DATA

Hay dos tipos de procesamiento técnico:

  • Operaciones = Pagar, cobrar, stock, gestión de almacén, hacer un pedido.
  • Análisis = Sacar conclusiones en virtud de la información generada por todo lo operativo. 

Hoy el análisis es pieza fundamental de la transformación digital y no podemos hablar de análisis obviando Big Data. Big Data es pues un conjunto de tecnologías que permiten el tratamiento avanzado y distribuido de datos.

Las tecnologías que componen el ecosistema de Big Data han pasado de menos de 10 en el año 2006 a más de 1700 en la actualidad (a disposición de la comunidad vía la Apache Software Foundation) y evolucionadas por las grandes plataformas como AWS, Microsoft o Cloudera.

Lo qué están haciendo las empresas

Las empresas están avanzando en el uso y aceptación de las tecnologías Big Data por varios motivos:

·         Reducción de costes con respecto a otras herramientas analíticas.

·         Acceso a datos que de otra manera sería imposible o muy costoso llegar a ellos, como por ejemplo Redes Sociales o análisis de Voz.

·         Datos convertidos en información en tiempo real

·         Posibilidades de alta escalabilidad y volumen

El mercado tiene, por tanto, gran necesidad de profesionales cualificados en varias áreas concretas dentro del mundo Big Data:

·         Inteligencia artificial y robótica

·         Realidad aumentada

·         Integración de hombre y máquina

·         Ingeniería del dato y analítica avanzada

·         Ciencia del dato

Razones por las que estudiar este Curso Avanzado

Este Curso avanzado prepara al alumno para desarrollar profesionalmente su carrera en el ámbito de la ingeniería del dato y la analítica avanzada con tecnologías Big Data, siendo este ámbito de los más requeridos en la actualidad y en continuo crecimiento en los próximos años.

Existen cinco profesiones relacionadas con el mundo de Big Data:

Destinatarios

Dirigido a profesionales del sector de la tecnología que preferiblemente hayan trabajado / estudiado en la parte de datos.

Profesionales con la ambición de evolucionar profesionalmente hacia esta tecnología punta y que quieran dar un salto en su carrera profesional.

Profesionales que quieran orientar su carrera al mundo del Big Data, Data Analytics/Science y Data Visualization

CONTENIDOS

·         El Curso, se desarrollará en bloques semanales:

o   Los lunes se liberará un determinado contenido a trabajar online por los alumnos

o   El sábado se realizará una sesión presencial en la que profundizar en los diferentes temas, resolver dudas y ejercitar conocimientos.

·         Horas presenciales:  96

·         Horas online:  192

Herramienta docente

Se suministrará a los alumnos acceso a un Campus Virtual con los diferentes contenidos y manuales necesarios para la correcta ejecución del curso.

Adicionalmente, los alumnos podrán practicar en distribuciones Big Data de mercado (HortonWorks o Cloudera) en entornos académicos pero equiparables a implantaciones en empresas.

Agenda y Temario

      
Comienzo temaDía presencialOnlinePresencialBloqueTemario
lunes, 17 de febrero de 2020viernes, 21 de febrero de 2020             8                    4PresentaciónPresentación e inauguración del Curso avanzado.
Presentación del profesorado, revisión de agenda y contenidos.
lunes, 24 de febrero de 2020viernes, 28 de febrero de 2020             8                    4IntroducciónIntroducción a Big Data
Tendencias: blockchain, speeck analytics, image analytics, reconocimiento facial
Plataformas y mercado
Casos de uso generales
lunes, 2 de marzo de 2020viernes, 6 de marzo de 2020             8                    4IntroducciónIntroducción al cometido de un Arquitecto
Introducción a arquitecturas generales de Big Data, sistemas, prerrequisitos de desarrollo, tipologías de proyectos y desarrollos, responsabilidades por perfil en proyectos
lunes, 9 de marzo de 2020viernes, 13 de marzo de 2020             8                    4IntroducciónHardware / Máquina virtual
lunes, 16 de marzo de 2020viernes, 20 de marzo de 2020             8                    4Hadoop – MapReduceFundamentos del almacenamiento distribuido, introducción a Hadoop, introducción al modelo Map-Reduce.
Ejercicios y prácticas
lunes, 23 de marzo de 2020viernes, 27 de marzo de 2020             8                    4IngestaFundamentos de la carga de datos.
Introducción a Sqoop, Flume y Pig.
lunes, 30 de marzo de 2020viernes, 3 de abril de 2020             8                    4IngestaCalidad del dato y procesamiento.
Posibilidades de IOT.
Ejercicios y prácticas
lunes, 6 de abril de 2020viernes, 10 de abril de 2020  Semana SantaInhábil
lunes, 13 de abril de 2020viernes, 17 de abril de 2020             8                    4SparkIntroducción a Spark con PySpark
Utilización de RDDs
Introducción a SparkSQL con Pyspark
Utilización de Dataframes
Ejercicios y prácticas
lunes, 20 de abril de 2020viernes, 24 de abril de 2020             8                    4Spark Streaming / StreamingIntroducción a Spark Streaming con PySpark.
Utilización de Kafka como proveedor de datos.
Ejercicios y prácticas
lunes, 27 de abril de 2020jueves, 30 de abril de 2020             8                    4Base de datos NoSQLIntroducción a NoSQL
Utilización de HBase
Integración de Hbase con Spark
Ejercicios y prácticas
lunes, 4 de mayo de 2020viernes, 8 de mayo de 2020             8                    4Hive / Explotación frontIntroducción a SQL.
Introducción a Hive y HiveQL.
Generación de tablas, integración con Spark.
Explotación directa
lunes, 11 de mayo de 2020jueves, 14 de mayo de 2020             8                    4Hive / Explotación frontUtilización de herramientas front para la explotación de datos
lunes, 18 de mayo de 2020viernes, 22 de mayo de 2020             8                    4Introducción a Machine LearningIntroducción a AI + Machine Learning (Data Scientist)
lunes, 25 de mayo de 2020jueves, 28 de mayo de 2020             8                    4Revisión generalRecapitulación general, temas pendientes y últimas dudas, etc
lunes, 1 de junio de 2020viernes, 5 de junio de 2020             8                    4 TFC Planteamiento prueba integral
lunes, 8 de junio de 2020viernes, 12 de junio de 2020          16                    4 TFC TFC (On line) – Tres semanas
lunes, 15 de junio de 2020viernes, 19 de junio de 2020             8                    4 TFC Defensa TFC
lunes, 22 de junio de 2020viernes, 26 de junio de 2020             8                    4 Clausura Clausura del Curso avanzado y entrega de certificados a los alumnos.
Consideraciones y comentarios generales.

Cuadro docente

COORDINACIÓN ACADÉMICA

  • José Antonio Ureta Santacreu
  • Abel González Durán

PROFESORES

  • José Antonio Ureta Santacreu
  • Abel González Durán
  • Álvaro de Lucas del Río
  • Alberto Azcueta Mendaña
  • Bárbara López Castro

 

Titulación obtenida y apoyo posterior a la graduación

Curso avanzado en Big Data Engineer expedido por el instituto de formación superior de la Cámara oficial de comercio, industria y servicios de Cáceres.

·         Bolsa de trabajo

·         Fomento del networking entre la bolsa de alumnos de todas las promociones.

·         Distribución proactiva de la bolsa de alumnos entre las empresas donde la Cámara de Comercio tenga influencia.

·         Información proactiva a los alumnos del Banco de oportunidades. 

Salidas profesionales

  • El contenido de este Curso avanzado, prepara al alumno para ejercer en las siguientes salidas profesionales, todas con muy alta demanda en el mercado:
    • Ingeniero de datos Big Data
    • Desarrollador de sistemas Big Data
    • Consultor de Big Data

FINANCIACIÓN A 12 MESES : Pago a 12 meses sin intereses. 

FINANCIACIÓN A 24 MESES: Pago a 24 meses sin intereses. 

NOTA: Las empresas que lo deseen podrán justificar la formación ante la FUNDAE.

PRECIO CURSO AVANZADO BIG DATA ENGINEER

P.V.P. 1.900 €

INSCRIPCIÓN / RESERVA: 300 €

Posibilidad de financiación a 12 y 24 meses. Más información consúltanos.

Inscripción e Información

Cámara de Comercio e Industria de Cáceres

Persona de contacto: Noelia Párraga Guardado.

·  Tfno.: 927 427 025 / 673 581 217 (el teléfono dispone de Whatsapp).

noelia.parraga@camaracaceres.es

Pza. Dr. Durán, 2 10003 Cáceres

www.camaracaceres.es

Formulario de reserva

En este sitio web utilizamos herramientas propias o de terceros que almacenan archivos pequeños (cookies) en su dispositivo. Las cookies se utilizan normalmente para permitir que el sitio funcione correctamente (cookies técnicas), para generar informes de uso de navegación (cookies de estadísticas) y para publicitar adecuadamente nuestros servicios / productos (cookies de creación de perfiles). Podemos usar cookies técnicas directamente, pero usted tiene el derecho de elegir si desea habilitar o no las cookies estadísticas y de creación de perfiles. Al habilitar estas cookies, nos ayuda a ofrecerle una mejor experiencia.