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CURSO AVANZADO BIG DATA ENGINEER

Comienzo en ENERO 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

Fecha

Bloque

Contenidos

20 al 26 de enero

Presentación

Presentación e inauguración del Curso avanzado.

Presentación del profesorado, revisión de agenda y contenidos, prerrequisitos.

27 a 2 de febrero

Introducción

Introducción a Big Data

Tendencias: blockchain, speeck analytics, image analytics, reconocimiento facial

Plataformas y mercado

Casos de uso generales

3 a 10 de febrero

Introducción

Introducción a arquitecturas generales de Big Data, sistemas, prerrequisitos de desarrollo, tipologías de proyectos y desarrollos, responsabilidades por perfil en proyectos

11 a 16 de febrero

Hadoop – MapReduce

Fundamentos del almacenamiento distribuido, introducción a Hadoop, introducción al modelo Map-Reduce.

Ejercicios y prácticas

17 a 23 de febrero

Ingesta

Fundamentos de la carga de datos.

Introducción a Sqoop, Flume y Pig.

24 a 1 de marzo

Ingesta

Calidad del dato y procesamiento.

Posibilidades de IOT.

Ejercicios y prácticas

2 a 8 de marzo

Spark

Introducción a Spark con PySpark

Utilización de RDDs

Introducción a SparkSQL con Pyspark

Utilización de Dataframes

Ejercicios y prácticas

9 a 15 de marzo

Spark Streaming / Streaming

Introducción a Spark Streaming con PySpark.

Utilización de Kafka como proveedor de datos.

Ejercicios y prácticas

16 a 22 de marzo

Base de datos NoSQL

Introducción a NoSQL

Utilización de HBase

Integración de Hbase con Spark

Ejercicios y prácticas

23 a 29 de marzo

Hive / Explotación front

Introducción a SQL.

Introducción a Hive y HiveQL.

Generación de tablas, integración con Spark.

Explotación directa

30 a 5 de abril

Hive / Explotación front

Utilización de herramientas front para la explotación de datos

13 a 19 de abril

Introducción a Machine Learning

Capacidades de Machine Learning.

Función del científico de datos.

Introducción a casos de inteligencia artificial.

Utilización de SparkML.

Ejercicios y prácticas.

20 a 26 de abril

TFC

Planteamiento de la prueba integral (trabajo fin de Curso)

27 a 3 de mayo

TFC

Desarrollo de prueba integral

4 a 10 de mayo

TFC

Desarrollo de prueba integral

25 a 31 de mayo

TFC

Defensas de TFC

6 de junio

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

PRECIO CURSO AVANZADO BIG DATA ENGINEER

P.V.P. 1.900 €

INSCRIPCIÓN / RESERVA: 300 €

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

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

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

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