MASTER EXECUTIVE EN DATA ENGINEERING, BIG DATA Y CLOUD COMPUTING

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