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Programa

Paradigma Big Data

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CONCEPTOS
CLAVE
1
SESIÓN I
2
SESIÓN II
3
SESIÓN III
4
SESIÓN IV
Matrícula
Categoría:

Marketing

Modalidad:Presencial
Edición:III
Inicio: 13/03/2020
Fin Preinscripción: 13/03/2020
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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Descripción

Si hay un término que se ha popularizado en cualquier evento o charla sobre tecnología en los últimos años es Big Data. Otros términos muy relacionados como Business Intelligence, Machine Learning, Analytics…

También aderezan las ofertas de trabajo con más demanda. La ingente cantidad de información que se genera hoy día en internet, redes sociales, dispositivos conectados… se ha convertido en el “nuevo petróleo” que las empresas deben explotar para maximizar sus beneficios y generar nuevas líneas de negocio. Hadooop, Spark, NoSQL,… las tecnologías capaces de almacenar, tratar y analizar estos flujos de información y nuevos formatos son un área de creciente interés completamente justificado.

En el curso, haremos un repaso de las herramientas y tecnologías más importantes del ecosistema Big Data. Partiendo de los conceptos más básicos hasta las aplicaciones y caos de uso de cada una de ellas. Seguiremos una metodología “learning by doing” para afianzar los contenidos.

Información

Objetivos

En este curso, el alumno será capacitado para:

1. Dominar los conceptos básicos del mundo Big Data y las principales diferencias con BI.
2. Abordar el paradigma Big Data desde un punto de vista de negocio.
3. Acceder a diferentes infraestructuras cloud en las que crear y gestionar entornos Big Data reales.
4. Realizar prácticas de casos de negocio reales en entornos que permiten grandes capacidades de procesamiento.
5. Conocer las principales tecnologías asociadas a Big Data y en qué casos utilizarlas. 

Metodología

1. Se combinan las exposiciones teóricas con las prácticas, de forma que se vea la aplicación de la teoría y sus resultados.
2. Los participantes realizarán casos prácticos en entornos reales de Big Data guiados por el profesor. Esto les capacitará para seguir profundizando en las siguientes materias del máster y en empezar a aplicarlo en entornos laborales.
3. Los alumnos resolverán de forma tutorizada casos nuevos propuestos por el profesor.

PROFESORES

GÓMEZ CUADRADO, JULIÁN

Ingeniero Superior en Informática por ICAI, Ingeniero técnico en informática por la Universidad Politécnica de Madrid y Máster en Big Data y Business Analytics por CIFF-Universidad de Alcalá de Henares.
Ampliar información
Cuenta con más de 20 años de experiencia en el mundo de IT, nuevas tecnologías y analítica de datos. Trabajó en Grupo Ibermática en diferentes unidades de negocio, llevando a cabo aprendizaje práctico en habilidades y competencias técnicas, preventa y de gestión de clientes (seguros y banca, Iber2net, empresa para Internet del Grupo, Investigación aplicada, I+D en proyectos europeos, SAP-Sector público,etc.). Ha prestado servicios profesionales para varias compañías en el ámbito del desarrollo y la consultoría: diseño y desarrollo de productos, gestión de proyectos IT, colaboración en la definición y seguimiento de planes estratégicos de arquitectura y sistemas. Proyectos de innovación en tecnologías aplicadas en el entorno empresarial (Repsol, Endesa, Red Eléctrica, Gamesa, Acciona, HotelBeds e internos en OXFERA), liderando el equipo técnico de proyecto I+D en colaboración con la Universidad de Salamanca. Actualmente trabaja en entornos de arquitectura Big Data y Analítica de Datos para RRHH, estadística descriptiva, Machine Learning, modelos de clasificación, PLN, con entornos Python y R. Herramientas de visualización (Tableau, Qlickview) y creación de cuadros de mando; arquitecturas Big Data (Kafka, Spark), Bases de Datos NoSQL y sistemas de indexación (SOLr y ElasticSearch).
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MÓDULOS

Este curso introduce al alumno a las tecnologías de procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos (Big Data) en entornos en la nube. Se estudiará Hadoop y su procesamiento distribuido usando los paradigmas Map-Reduce y Spark.

Se mostrará su uso desde entornos Cloud (como Azure) y también en instalaciones de centros de datos (como la distribución Cloudera).
 

SESIÓN I
  • Conceptos Generales.
  • Herramientas de trabajo.
  • Data Lake.
  • Ecosistema Hadoop.
  • Acceso a un entorno Big Data y Prácticas.
SESIÓN II
  • Herramientas dentro del ecosistema Hadoop(Pig, Hive, HBase).
  • Ingesta de datos (Sqoop, Flume, Kafka).
  • Apache Nifi.
  • Consultas SQL sobre sistemas de ficheros distribuidos.
  • Formatos de almacenamiento optimizados para Big Data.
SESIÓN III
  • Procesamiento Batch y Streaming.
  • Arquitecturas Lambda y Kappa.
  • Introducción a Spark.
  • Ejercicios Prácticos y Casos de uso.
SESIÓN IV
  • Repaso Bases de datos NoSQL.
  • Visualización de datos.
  • Seguridad en Arquitecturas Big Data.
  • Resumen y tiempo para dudas.
  • Caso práctico Final.
PROG-BE-PARADIGMA-III
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