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MASTER EXECUTIVE EN BIG DATA, CLOUD Y ANALYTICS                                                              360 horas

Presencial 

CONVOCATORIAS

Marzo.

HORARIO

Viernes de 16:00 -21:00 h

Sábado de 9:00 a 14:00 h

MODALIDAD PRESENCIAL

Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

DIRIGIDO A...

Este programa está orientado a profesionales de la tecnología como Ingenieros ( Informáticos, Telecomunicaciones, Aeronáuticos, Indusriales...), Físicos y Matemáticos.

 

Si no se tiene la titulación de ingeniería pero se tiene experiencia laboral en estos temas se puede afrontar con garantías el máster.

Se recomienda tener un conocimiento previo en temas de bases de datos y programación básica. Si no se tiene la escuela proporcionará material para que el alumno, al trabajar dicho material, llegue al inicio del curso con los conocimientos necesarios.

PLAN DE ESTUDIOS

MÓDULO 1: ECOSISTEMA BIG DATA

  • Introducción al Big Data.

  • Arquitecturas y procesos Big Data.

  • Microservicios/Contenedores/Docker.

  • Ecosistema Hadoop/HDFS.

  • Cloudera.

  • Herramientas: Map Reduce/ Sqoop /Flume /Hive /Impala/ Elastic Search.

  • Proceso ETL.

MÓDULO 2: SPARK

  • Fundamentos de programación en Python.

  • Ecosistema Spark: PySpark, Spark SQL y Spark Streaming.

  • Taller procesamiento de datos en Streaming (Kafka/Spark).

MÓDULO 3: BASES DE DATOS NOSQL

  • Mongo DB.

  • Cassandra.

  • HBase.

  • Neo4J.

MÓDULO 4: SOLUCIONES CLOUD

  • AWS.

  • Google.

  • Microsoft.

MÓDULO 5: MASTER CLASS

  • Presentaciones efectivas y Storytelling.

  • Técnicas de Optimización. Mejora continua

  • Gestión de equipos Big Data.

MÓDULO 6: ANALÍTICA: PRIMEROS PASOS

  • Introducción a la analítica.

  • Introducción a R. Estadística descriptiva. Contrastes de hipótesis. Modelos Lineales.

  • Preprocesado de datos con R y Python.

MÓDULO 7: MACHINE LEARNING

  • Aprendizaje supervisado con R y Python.

  • Aprendizaje no supervisado con R y Python.

  • Series temporales.

MÓDULO 8: MACHINE LEARNING AVANZADO

  • Introducción al aprendizaje profundo.

  • Procesado del lenguaje natural con Python.

  • Aprendizaje reforzado.

  • Librerías Spark para Machine Learning: Mlib, GrafX y BigDL.

MÓDULO 9: VISUALIZACIÓN.

  • SAS Visual Analytics.

  • Reporting y visualización con Power BI.

  • Visualización avanzada con Bokeh/Dash.

  • Diseño de cuadros de mando con R. Shiny.

MÓDULO 10: TALLERES.

  • Analítica web.

  • Web scraping.

  • Transfer Learning.

  • Generative Adversarial Networks.

  • Sistemas recomendadores.

  • IoT.

  • Analítica en finanzas.

  • Ciberseguridad y analítica.

  • Analítica en recursos humanos.

TFM Y DATATONES

Solicita más información 

CRISTINA LÓPEZ

Data Science en Lendsum.

Máster BI & Big Data Febrero 2016/2017

"Este Máster ha supuesto para mí, la entrada en un sector boyante y en plena expansión que estaba fuera de mis habilidades profesionales. Me ha proporcionado una visión global del sector, y unos conocimientos a partir de los cuales he podido profundizar en los aspectos que más me interesan. El hecho de que tanto alumnos como profesores fueran profesionales en activo aporta un valor extra, tanto por los contactos como por las experiencias compartidas"

JAVIER PEÑA

IT Manager Global CIO Grupo Santander

Máster BI & Big Data Octubre 2016/2017

“MBIT ha sabido entender a la perfección las necesidades que el mercado laboral está demandando

en la actualidad y las que seguirán creciendo a corto y medio plazo. Su visión multidisciplinar, donde la

amplitud y profundidad de los contenidos se combinan en perfecta sincronía, hacen de esta escuela una de las más completas y especializadas

en el mundo de las nuevas tecnologías de la información y de la ciencia del dato”

EXPERIENCIA MBIT

OBJETIVOS

Conocer en profundidad las diferentes arquitecturas Big Data para poder desarrollar proyectos reales.

Conocer y manejar soluciones Big Data en Cloud con los principales proveedores: AWS, Google, Microsoft.

Almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos.

Aprender a manejar los lenguajes más utilizados para el análisis de datos avanzado: R y Python.

Manejo de herramientas necesarias para el procesamiento de datos masivos como Map Reduce, Sqoop, Flume, Hive, Impala y Elastic Search.

Desarrollar cuadros de mando avanzados con herramientas de visualización como Power BI, CARTO y las basadas en librerías especializadas de R y Python.

 
 
 
 
 

PROFESORES