¿Cuál es el contenido que vas a preparar a lo largo del Máster en Big Data? El temario empieza por una introducción sobre el Big Data y culmina con la presentación de un TFM sobre un tema de aplicación del análisis de datos en un entorno práctico.
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Primeros pasos en el Big Data
El primer módulo es una toma de contacto con el ecosistema Big Data. En él, explorarás los componentes, procesos y metodologías involucradas en el análisis de datos. Empezarás por algo muy importante en Big Data, que son las tres V: volumen, velocidad y variedad.
Tras este bloque, serás capaz de trazar la evolución del Big Data y cómo funciona su aplicación. Además, sabrás cuáles son los desafíos que presenta esta tecnología, como es la privacidad, seguridad y ética.
El módulo presenta varios ejemplos prácticos del uso de Big Data en sectores como finanzas, salud o comercio. Por otro lado, también explora la implementación de varias estrategias exitosas basadas en datos y concluye con una predicción sobre el futuro del análisis de datos, los avances e impacto socioeconómico.
Arquitectura Big Data
El segundo bloque explora la arquitectura en Big Data, empezando por los conceptos básicos y entendiendo cuáles son las capacidades analíticas y visualización. También entenderás cómo funciona la ingesta de información, así como los métodos y tecnologías para hacerla realidad y afrontar los desafíos que presentan estos modelos.
Además, en este módulo aprenderás sobre el almacenamiento de información explorando las tecnologías tradicionales en Big Data, pero también herramientas modernas. Entenderás cómo realizar el procesamiento de la Data y cómo gestionar el procesamiento a través de Hadoop y MapReduce.
También sabrás como realizar el procesamiento y configurar Apache Spark, todo con un enfoque práctico para desarrollarlo en entornos reales. Por supuesto, también verás la integración y gestión de la información con estrategias de Data Warehousing y las principales técnicas de análisis con Hive y Pig.
Gestión de datos masivos
A través de este módulo entenderás cómo funciona la gestión de datos masivos, trabajando con la arquitectura y administración del Hadoop Distributed File System (HDFS), llegando hasta la gestión de metadatos y gobernanza de datos.
También explorarás las bases de datos distribuidas y el teorema CAP, así como las diferentes características y modelos de las bases de datos NoSQL, incluyendo Cassandra y MongoDB.
Por otro lado, entenderás cómo funcionan los entornos cloud, las tecnologías para sostenerlos y cómo se implementan. Terminarás el módulo sabiendo cómo realizar todos estos procesos, pero optimizando el almacenamiento de datos y llevando a cabo mejores prácticas para implementarlo.
Procesamiento, análisis y explotación de los datos
A través de este módulo, entenderás cuáles son los perfiles necesarios en un equipo de Big Data y sus funciones en los proyectos. Además, también entenderás las técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos.
Por otro lado, también verás los principios y aplicaciones de MapReduce y diversas herramientas como Apache Hive, Pig, e Impala. También te introducirás en:
- Machine Learning.
- Técnicas de análisis exploratorio con Jupyter
- Diferentes métodos de muestreo de datos.
Cerrarás el bloque comprendiendo los fundamentos y tipos de visualización de datos, además también sabrás cómo plantearlos y ejecutarlos con herramientas de visualización interactiva y BI.
Casos de uso de entornos Big Data
Pondrás en marcha todo lo aprendido en los bloques previos para implementar metodologías y estrategias en el diseño arquitectónico de Big Data. Además, realizando las mejores prácticas para la gestión de proyectos.
Estos son los casos prácticos y específicos que verás en este bloque, correspondientes a las industrias más habituales que usan BI en el sector:
- Retail con un enfoque del análisis de datos para gestionar clientes e inventarios.
- Finanzas para saber cómo realizar la gestión de riesgos y predicción financiera
- Salud a través del análisis de datos médicos y gestión de pacientes.
- Marketing con la personalización de contenidos y análisis de sentimientos
- Transporte para la gestión logística y mantenimiento predictivo.
Presentación proyectos Big Data y storytelling
Este bloque se centra en la presentación de proyectos a través de Big Data y el storytelling, para poder visualizar todas las conclusiones del tratamiento de datos.
Así que borda el proceso completo, desde la definición del proyecto hasta la presentación, pasando por la identificación del reto inicial y la preparación de los datos y las fuentes.
Además, también explorarás las técnicas de modelado, análisis de datos y la interpretación de los resultados. El módulo también te dará las técnicas de storytelling para una presentación final con la que aplicar estrategias para una comunicación efectiva.
Proyecto final
Finalmente, tendrás que desarrollar un trabajo práctico relacionado con la especialidad que se desarrollará en tres etapas. Empezarás seleccionando un tema y te asignarán un tutor, en la segunda desarrollarás el proyecto realizando entregas finales y en la tercera defenderás el TFM en vídeo.
Bonus: certificaciones en Big Data con Tokio School
Además de todo el temario que vas a estudiar en el máster en Big Data, con Tokio School también vas a poder optar a certificaciones oficiales que harán tu perfil aún más atractivo para cuando salgas al mercado laboral.
¡Conoce las habilidades que puedes adquirir como extra!
- Podrás prepararte para obtener la certificación PCAC, a través de un curso de Python Institute: Python Essentials de Cisco.
- Podrás obtener la certificación CCNA v7 de los certificados Cisco, porque en Tokio School somos Cisco Network Academy.
- Podrás seguir una ruta de aprendizaje en Ciencia de Datos y Tecnología en la Nube a través de la plataforma educativa IBM SkillsBuild.
- También podrás especializarte en la gestión de proyectos, a través de un curso gratuito de Scrum Manager.
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