Duración promedio del programa: 650 Horas

Inicio de clases Personalizado

Acceso a Bolsa de Trabajo

Prácticas con nuestras Empresas Colaboradoras

OPINIONES Y RECOMENDACIONES

Objetivos del programa

El objetivo es que el alumno sea capaz de trabajar y dominar los lenguajes y tecnologías que se utilizan hoy en día para desarrollar aplicaciones y soluciones en el ecosistema Big Data, desde los lenguajes de programación, a las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas. Si eres capaz de dominar esos conocimientos, pasarás a ser uno de los profesionales más cotizados a nivel internacional en cualquier ámbito empresarial o de negocio.

A quién va dirigido

El plan formativo como Arquitecto en Desarrollo de Soluciones Big Data, está pensado para cualquier persona que desee formarse profesionalmente en el desarrollo de aplicaciones y soluciones en las tecnologías más punteras y demandadas hoy en día en el ámbito empresarial y tecnológico. También está indicado para profesionales y técnicos relacionados con el Big Data y Data Science.

Campo laboral

  • Desarrollador o Ingeniero Big Data.

  • Analista de Datos.

  • Chief Data Officer.

  • Profesionales en Machine Learning, NLP, Deep Learning.

  • Cualquier puesto en las áreas de Desarrollo de Negocio, Estadística, o Gestión.

Perfil del formado

El Programa Experto como Arquitecto en Desarrollo de Soluciones Big Data y Data Science, está pensado para cualquier persona que desee formarse profesionalmente en el desarrollo de aplicaciones y soluciones en las tecnologías más punteras y demandadas hoy en día en el ámbito empresarial y tecnológico.

Conoce los detalles de tu Experto

Temario Académico

MÓDULO 1. ENTORNOS Y LENGUAJES DE DESARROLLO

• Configuración de los entornos de desarrollo
• R para Big Data y Data Science
• Python para Big Data y Data Science

MÓDULO 2. BATCH PROCESSING

• Hadoop, HDFS, MapReduce y Yarn
• Hive: Arquitectura, Modelado de datos, Metastore, HiveQL y APIs
• Sqoop
• Flume
• Spark Core
• Spark 2.0

MÓDULO 3. SCALA

• Introducción a Scala
• Programación orientada a objetos vs programación funcional
• Funciones, clases y variables
• Colecciones de Scala
• Tipado y polimorfismo
• Bibliotecas y DSL
• Patrones y coincidencia avanzada de patrones en Scala
• Manejo de excepciones funcionales

MÓDULO 4. STREAMING PROCESSING

• Fundamentos de Streaming Processing
• Spark Streaming
• Kafka
• Storm
• Samza y Apache Apex
• Apache NiFi. Implementación de un sistema real-time
• Redes, legislación y normas

MÓDULO 5.SISTEMAS NOSQL

• HBase
• Cassandra
• MongoDB
• Neo4J
• Redis
• Couchbase

MÓDULO 6. INTERACTIVE QUERY

• SQL-on-Hadoop: Impala, Drill y Presto
• Lucene + Solr

MÓDULO 7.SISTEMAS DE COMPUTACIÓN HÍBRIDOS

• Arquitectura Lambda
• Arquitectura Kappa
• Apache Flink
• Druid
• ElasticSearch + Logstash + Kibana

MÓDULO 8.CLOUD COMPUTING

• Amazon Web Services
• Google Cloud Platform

MÓDULO 9.ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS BIG DATA

• Planificación de clusters
• Tunning y Optimización
• Monitorización y Seguridad

MÓDULO 10.VIRTUALIZACIÓN

• Docker y Kubernetes
• Open Stack y OpenShift

MÓDULO 11.ANÁLISIS AVANZADO DE DATOS

• Introducción al Data Science
• Data Analysis en Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn y Matplotlib
• Machine Learning en Big Data: Spark MLib
• Análisis estadístico con R

MÓDULO 12.VISUALIZACIÓN DE DATOS

• Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB
• Librerías de Visualización: D3, Leaflet y Cytoscape

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