INGENIERÍA DE DATOS

MASTER EXECUTIVE EN DATA ENGINEERING, BIG DATA Y CLOUD COMPUTING

  • Duración:

    330 horas

  • Horario:

    V 16:00 h - 21:00 h
    S 9:00 h - 14:00 h

  • Modalidad:

    PRESENCIAL Y ONLINE (LIVE STREAMING): Todas las sesiones se graban en vídeo
    para su posterior acceso.

Te preparamos para:

Diseñar arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos a escala para soportar las cargas de trabajo que requieren los productos y servicios tecnológicos actuales, gracias a las bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra, Neo4j).

Aprenderás en profundidad Python y sabrás desplegar y gestionar arquitecturas lago de datos y cómputo escalable en los principales proveedores cloud (AWS, Google, Azure) y a dominar el stack de tecnologías Big Data (Hadoop y Spark) para analizar datos masivos.

Profundizarás en el mundo del Machine/Deep Learning para conocer las metodologías y necesidades de los procesos de analítica avanzada y poder implementar soluciones que puedan poner un proyecto de estas características en producción.

Serás un experto capaz de afrontar cualquier reto moderno dentro del ciclo de valor de los datos en una empresa, diseñando y creando soluciones tecnológicas de última generación que aporten un gran valor estratégico. Sin duda uno de los perfiles más valorados y mejor remunerados en el ecosistema tecnológico actual.

Objetivos

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    Plan de
    ESTUDIOS


    El éxito de un proyecto de analítica radica en la calidad de sus datos, por lo que la mayor parte del tiempo se dedica a la adquisición, limpieza y control de calidad de los datos. Es fundamental para el perfil de un ingeniero de datos disponer de herramientas para manipular los datos con soltura para poder enfrentarse a cualquier situación con agilidad.


    La mayor cantidad de datos disponibles no responden a los esquemas estructurados tradicionales para procesos transaccionales o de analítica. La aparición de Internet y los procesos que involucran la gestión de datos masivos imponen unos desafíos tecnológicos que deben ser respondidos con un nuevo enfoque en cuanto a la gestión del dato. Profundizaremos en la arquitecturas y estrategias de modelado de datos NoSQL para hacer frente a estas situaciones.


    El almacenamiento y procesamiento de datos masivos puede suponer una barrera para la correcta evolución de los objetivos de extracción del conocimiento en una empresa. Para dar respuesta a este problema se han creado nuevas arquitecturas como el Lago de Datos, soportadas por un ecosistema de tecnologías que se sustentan en infraestructuras de cómputo a gran escala. Introduciremos un ecosistema rico en tecnologías y aprenderemos a identificar correctamente el propósito de cada una de ellas sobre problemas de ingesta, almacenamiento y consulta de datos concretos.


    La complejidad tecnológica del ecosistema Big Data supone un desafío respecto a los recursos y gestión de infraestructura hardware sin precedente que supone un gran reto, especialmente para las compañías de menor tamaño. El Cloud Computing es un efecto democratizador ya sea en su oferta pública o privada, en el caso de grandes compañías, que cambia radicalmente las necesidades, estrategias de gestión de proyectos e incluso el modelo de negocio. Aprenderemos a explotar el máximo beneficio posible de este nuevo enfoque trabajando con los distintos proveedores del mercado.


    El modelado de los datos es la fase que aporta el valor final dentro del ciclo de vida del dato, donde el experto es capaz de amplificar su capacidad de análisis gracias al uso de algoritmos y modelos para extraer el conocimiento. Es un conocimiento complejo que mezcla una teoría y herramientas complejas con la experiencia y visión de negocio que permita una interpretación correcta que genere retorno para las empresas.


    El objetivo final de cualquier proceso de análisis de datos es generar un cambio que estimule la creación de beneficio y más datos para continuar el ciclo de valor. Esto no es posible si el científico de datos no es capaz de traducir sus resultados a ideas que estimulen a su entorno a tomar las decisiones correctas. Las habilidades de comunicación de los datos nos permitirán brillar en las últimas fases de nuestros proyectos.


    Las necesidades de un proyecto centrado en los datos están dirigidas por los objetivos de negocio y las técnicas de análisis que se haya decidido emplear para conseguirlos. Para tener éxito con técnicas avanzadas de analítica como son Machine o Deep Learning necesitamos poder integrar los procesos de adquisición y calidad y modelado de los datos mediante una estrategia que incluya de manera integral desde el diseño de infraestructura hasta los procesos de experimentación y puesta en producción de los modelos.


    Fase 1: Propuesta de negocio

    Fase 2: Adquisición, exploración y modelado

    Fase 3: Producto mínimo viable

    METODOLOGÍA MBIT
    Learning by doing 5.0

    Experiencia
    MBIT

    PROFESORES

    Proceso de ADMISIONES

    En el proceso de admisiñon evaluaremos las capaciades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu amtriculación en el programa.

    FINANCIACIÓN Y AYUDAS

    Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.

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