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Máster en Especialización en Big Data y Sistemas NoSQL-

Máster Online

La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (business intelligence, business analytics, data science, big data), es actualmente la mayor área de demanda de profesionales cualificados, la mayor fuente de inversión de las empresas en sistemas de información y la mayor causa de creación de negocios de productos y servicios en todo el mundo. La especialización de Big data y sistemas NoSQL está dirigida a adquirir las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio basados en datos masivos. Se verán en detalle los procesos de captura, procesamiento y gestión de datos masivos y se practicarán con algunos de los frameworks más importantes, como Hadoop o Spark, y algunas de las bases de datos NoSQL más populares en los actuales entornos empresariales.

Objetivos: De acuerdo con las tendencias actuales en formación universitaria y con la experiencia de la UOC en programas virtuales, los objetivos del programa se dirigen a la adquisición de competencias profesionales de carácter práctico, principalmente mediante el uso de casos de negocio, métodos y herramientas de trabajo, ante todo saber diseñar, crear, explotar y mantener una arquitectura big data que sirva de soporte a los procesos de BI (gestión de big data y big data analytics)

Requisitos: No se precisa titulación previa. Se recomienda para estudiantes de formación técnica, basada en ingeniería informática, telecomunicación o estudios equivalentes o candidatos con una experiencia profesional equivalente. En todos los casos, es recomendable el conocimiento de inglés a nivel escrito.

A quién va dirigido: El espacio de conocimiento y aplicación de la inteligencia de negocio y el análisis de datos es, por definición, un ámbito híbrido en el que conviven perfiles de entrada y de salida muy diferentes. También es muy distinta la organización de las competencias y responsabilidades sobre inteligencia de negocio dentro de las empresas y organizaciones de todo tipo. Esta especialidad está diseñada para (1) ingenieros en informática y/o telecomunicación o estudios equivalentes, o (2) para profesionales con una experiencia laboral equivalente que requieren una inmersión rápida en los principales conceptos, usos y herramientas de los sistemas de big data en el entorno de la inteligencia de negocio. Se recomienda tener una formación o experiencia anterior en bases de datos, programación, sistemas distribuidos y nociones básicas de estadística, data mining y machine learning (funciones: desarrollador, arquitecto, analista de datos y administrador de sistemas).

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Fraccionamiento del pago en cuotas.

Temario completo de este curso

Big data y sistemas NoSQL (12 créditos)

En esta especialización se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio basados en datos masivos. Se verán en detalle los procesos de captura, procesamiento y gestión de datos masivos de distintas procedencias y tipología. (Forma parte del itinerario desistemas de información del máster.)

  • A18. Gestión de big data: datos y usos (4 créditos)

    En esta asignatura se presentan distintos escenarios, que combinan tanto la analítica de negocio como elbig data, y se explica cómo pueden utilizarse para la creación de nuevos productos y servicios basados en datos. Entre estos escenarios destacan la inteligencia geográfica, la analítica social o el paradigma de datos abiertos.

    Asimismo, se tratan tecnologías que no se exploran en otras asignaturas, como el análisis de datos enstreaming o los sistemas de indexación y búsqueda distribuida.

    Por las características de la asignatura se trabaja con varias herramientas, que se actualizan continuamente y pueden cambiar en cada edición, como R y GeoBI, entre otras.
  • A19. Gestión de big data: tecnologías (4 créditos)

    En esta asignatura se presentan las bases para el almacenamiento y el procesamiento de datos masivos obig data. Se analizan los principales modelos de procesamiento (batch y stream), así como los frameworksmás utilizados en la actualidad (Hadoop y Spark). Se exploran los ecosistemas de cada uno, introduciendo los módulos más relevantes para el acceso, el proceso y la visualización de datos, como análisis de datos,machine learning y manipulación de datos en formato de grafos.

    Se trabaja principalmente con el entorno de almacenamiento distribuido HDFS y con los frameworks de procesamiento Hadoop y/o Spark sobre máquinas virtuales accesibles desde el aula. La universidad cuenta con un universo de datos propio para realizar las actividades prácticas.
  • A20. Bases de datos NoSQL (4 créditos)

    Las bases de datos NoSQL constituyen una alternativa a las bases de datos relacionales y son especialmente idóneas para ciertos dominios de aplicación: los que trabajan con grandes volúmenes de datos, aquellos en los que se requiera una alta distribución y/o disponibilidad, los que manejan datos poco estructurados y aquellos en los que se establecen múltiples y complejas interrelaciones entre los datos.

    En esta asignatura se presentan los principios y conceptos de este tipo de bases de datos, los modelos de datos subyacentes y los problemas que presenta la distribución en su almacenaje y gestión.

    Se trabajan varios tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentos, orientadas a columnas y grafos) con herramientas como Riak, MongoDB o Neo4j.


 
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