Máster Big Data Analytics

Big Data + Analítica = Éxito asegurado

Máster Big Data Analytics

Profesores
Fernando Agudo
José María Gómez
Categoría:
Masters Big Data online/
999.00€ 499.00€

999.00€ 499.00€

Matricúlate
Duración: 190 horas
Certificación Formación Hadoop

Descripción del master

¿Qué es el Big Data? Las nuevas tecnologías nos permiten obtener grandes volúmenes de información de cualquier formato, lo que ha dado lugar al Big Data. El Big Data nos permite almacenar, procesar y analizar datos con un volumen y una velocidad que antiguamente era impensable.

El máster online “Big Data Analytics” de 190 horas tiene como objetivo formar a profesionales expertos en Big Data para cubrir la gran demanda que existe actualmente sobre estos perfiles, tanto la parte técnica como la analítica.

El máster está diseñado para aprender todo lo necesario para poder afrontar con garantías un proyecto Big Data: Arquitectura de un clúster Hadoop, desarrollo y análisis de aplicaciones MapReduce, desarrollo de aplicaciones “in- memory” con Apache Spark, almacenamiento NoSQL, herramientas disponibles para implementar tu arquitectura-aplicación Big Data (Flume, Sqoop, SolR, etc.) y los fundamentos analíticos necesarios para poder realizar analítica avanzada con los conocimientos técnicos adquiridos.

Requisitos

  • Conocimientos básicos en programación (Java, Python o Scala)
  • Conocimientos básicos de Linux/Unix
  • Comprensión de los conceptos informáticos comunes
  • No se requiere conocimientos previos de Hadoop – Spark

Materiales del master

  • Temario completo del máster en formato pdf
  • Ejercicios prácticos (cuaderno de ejercicios, soluciones y datasets)
  • Material privado complementario para facilitar el aprendizaje(vídeos y documentos)
  • Examen de certificación de Formación Hadoop
  • Canal de Youtube con vídeo tutoriales para facilitar el aprendizaje
  • Bolsa de Empleo

Certificación Formación Hadoop

  • Una vez finalizado cada uno de los módulos, el alumno debe realizar un examen de certificación para acreditar que ha superado el módulo. Cada examen de certificación consta de preguntas tipo test.
  • Para superar el máster el alumno debe obtener más de un 70% en cada uno de los exámenes de certificación. Una vez superado, el alumno recibe un título acreditativo de que ha superado el máster de Big Data Analytics.

Tutorías

El alumno dispone de varios métodos para solventar sus dudas:

  • Tutorías vía chat desde el aula virtual.
  • Contacto con el tutor del curso vía email.
  • Contacto con los alumnos/profesores a través del foro.
  • Tutorías vía Skype.

TEMARIO

Master Big Data Analytics

  •  Conceptos Básicos de Hadoop
  • Desarrollo de Aplicaciones MapReduce
  • API MapReduce
  • Resolución de problemas con MapReduce
  • Ecosistema Hadoop: Oozie,Hue,Hive y Pig

  •  Formatos de ficheros: Avro, Columnar, Texto
  • Acceso y procesamiento de datos:HCatalog, Kite SDK y Apache Crunch
  • Análisis de datos con Hive
  • Análisis de datos con Pig
  • Análisis de datos en tiempo real: Impala

  • Características de Spark Resilient Distributed Datasets(RDDs)
  • Desarrollo de aplicaciones con Spark
  • Procesamiento de datos en tiempo real con Spark Streaming
  • Spark SQL
  • Introd. a Machine Learning: MLLIB

  •  Ingesta de información: Sqoop y Flume
  • Indexación y visualización: SolR y Banana
  • Base de datos NoSQL de documentos: MongoDB
  • Base de datos NoSQL de columnas: Cassandra y HBase
  • Base de datos de grafos: Neo4J
  • Introducción a Kafka y Zookeeper

  • Procesos analíticos e implementación con Spark
  • Aprendizaje automático, conceptos y aplicaciones
  • Selección y transformación de datos
  • Aprendizaje supervisado/no supervisado y su evaluación
  • Algoritmos de recomendación
  • Productivización de clasificadores
  • Introducción procesos analíticos sobre texto

masinfoacceder-ahora

Sobre los profesores

Fernando Agudo
Ingeniero en Informática, cuenta con múltiples certificaciones en el área de Big Data. Ha desarrollado su carrera profesional como consultor de big data para importantes compañías como BBVA y Santander. Actualmente es Arquitecto Big data en Pragsis Bidoop, actividad que compagina con su labor docente.
José María Gómez
Doctor en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid, ha desarrollado su como director de sistemas informáticos y director de I+D en importantes compañías como la Universidad Europea de Madrid. Además de científico de datos textuales, actualmente es Analytics Manager en Pragsis Bidoop