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Big Data. Máster Full Stack Developer en Arquitectura de Tecnologías Big Data

Máster Online

INTECSSA

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Objetivos: 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.

Requisitos: Es aconsejable tener conocimientos de algún lenguaje de programación. Sino tienes los conocimientos necesarios, contamos con un plan de formación previo sin coste para ti que te ayudará a adquirir y reforzar todos los conocimientos que necesitas antes de empezar el Máster Full Stack Developer en Tecnologías Big Data y Análisis de Datos.

A quién va dirigido: El Máster Full Stack Developer en Tecnologías Big Data y Análisis de Datos, 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.

Información adicional

Consulte nuestras promociones, becas y prácticas en empresas. 

Bolsa de trabajo propia del Instituto Inertia de Sistemas y Software Avanzado (INTECSSA) a disposición de los alumnos. Selección de candidatos para las empresas clientes con participación activa del alumno. Orientación laboral mediante un individualizado "Plan de carrera profesional".

Servicio de consultoría al alumno sobre salidas profesionales y proyección profesional.

Técnicas para afrontar con éxito el reto del mercado tecnológico.

Coaching de especialización en el mercado de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).
Duración: 6 meses

Temario completo de este curso

TEMARIO RESUMIDO

El temario de este programa se desarrolla en los siguientes módulos:

1. Introducción

· Paradigmas de procesamiento en Big Data

· Economía del dato

· Innovación y Big Data

2. Batch Processing

· Hadoop. HDFS. MapReduce. Yarn

· Hive: Arquitectura, Modelado de datos, Metastore, HiveQL, APIs

· Sqoop

· Flume

· Spark Core

· Spark 2.0

3. Streaming Processing

· Fundamentos de Streaming Processing

· Spark Streaming

· Kafka

· Storm

· Samza y Apache Apex

· Apache NiFi. Implementación de un sistema real-time

4. Sistemas NoSQL

· HBase

· Cassandra

· MongoDB

· Neo4J

· Redis

· Couchbase

5. Interactive Query

· SQL-on-Hadoop: Impala, Drill y Presto

· Lucene + Solr

6. Sistemas de computación híbridos

· Arquitectura Lambda

· Arquitectura Kappa

· Apache Flink

· Druid

· ElasticSearch + Logstash + Kibana

7. Cloud Computing

· Amazon Web Services

· Google Cloud Platform

8. Administración de sistemas Big Data

· Planificación de clusters

· Tunning / Optimización

· Monitorización / Seguridad

9. Virtualización

· Docker y Kubernetes

· Open Stack y OpenShift

10. Análisis Avanzado de Datos

· Introducción al Data Science

· Data Analysis en Python: NumPy, PAndas, Scikit-learn, Matplotlib

· Machine Learning en Big Data: Spark MLib

· Análisis estadístico con R

11. Visualización de Datos

· Herramientas de visualización: Tableau y CartoDB

· Librerías de Visualización: D3, Leaflet, Cytoscape

 
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