Conocer en profundidad las diferentes arquitecturas Big Data para poder desarrollar proyectos reales.
Almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos.
Manejo de herramientas necesarias para el procesamiento de datos masivos como Map Reduce, Sqoop, Flume, Hive, Impala y Elastic Search.
Conocer y manejar soluciones Big Data en Cloud con los principales proveedores: AWS, Google, Microsoft.
Aprender a manejar los lenguajes más utilizados para el análisis de datos avanzado: R y Python.
Desarrollar cuadros de mando avanzados con herramientas de visualización como Power BI, CARTO y las basadas en librerías especializadas de R y Python.
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- Introducción al Big Data.
- Arquitecturas y procesos Big Data.
- Microservicios / Contenedores / Docker.
- Ecosistema Haddop / HDFS.
- Cloudera.
- Herramientas: Map Reduce / Sqoop / Flume / Hive / Impala / Elastic.
- Search.
- Proceso ETL.
- Fundamentos de programación en Python.
- Ecosistema Spark: PySpark, Spark SQL y Spark Streaming.
- Taller procesamiento de datos en Streaming (Kafka/Spark).
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- Presentaciones efectivas y Storytelling.
- Técnicas de Optimización. Mejora continua.
- Gestión de equipos Big Data.
- Introducción a la analítica.
- Introducción a R. Estadística descriptiva. Contrastes de hipótesis. Modelos Lineales.
- Preprocesado de datos con R y Python.
- Aprendizaje supervisado con R y Python.
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- Series temporales.
- Introducción al aprendizaje profundo.
- Procesado del lenguaje natural con Python.
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- Librerías Spark para Machine Learning: Mlib, GrafX y BigDL.
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Socio fundador de MBIT School
Director General de Tinámica
CEO at Demosense
CTO Producto Codere
Advisor MBIT School
Analytics Senior Manager Accenture Analytics
Data Scientist in Instituto de Ingeniería del Conocimiento - IIC
Consultora y formadora en Inteligencia de Negocio y Analista de datos. Partner de Microsoft.
Experto en estratégia digital de negocios online. Ha dirigido la transformación digital del grupo PRISA
Profesor Universidad Politécnica de MAdrid. Experto en Machine Learning
Consultor Business Intelligence
Doctor en Machine LEarning por la University of Southern California. Managing Partner en Cognodata
Head of Entreprise Commercial Management en Vodafone Spain Data
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.
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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