Máster en Big Data Engineer

Máster en Big Data Engineer

No hi ha dubte que el Big Data Engineer és una de les professions del futur, amb un augment del 122% en la publicació d’ofertes d’ocupació relacionades directament amb el Big Data. És per això que el Màster en Big Data Engineer té un enfocament totalment pràctic per donar resposta a la necessitat de les empreses d’incorporar professionals especialitzats.

Objectius

Dins el Màster en Big Data Engineer aprendràs a utilitzar i implementar totes les eines necessàries que requereix un Big Data Engineer, entre les quals es troba:

  • Disseny de sistemes distribuïts
  • Explotació de dades
  • Disseny físic d’un clúster (tipologies de servidors, Topologia de xarxa, Diagrames …)
  • Aprovisionament amb eines devops (ús de plataformes IaaS Cloud com AWS, Google Cloud o Azure)
  • Càlcul de probabilitats amb R-Commander
  • Anàlisi de Fitxers amb Python
  • Computació de grafs, textos i sèries temporals
  • El concepte data driven i els seus beneficis
  • Ús de les metodologies agile
  • Construcció de quadres de comandament

Además, aprenderás a utilizar herramientas imprescindibles como Hadoop y Spark, el uso de diferentes bases de datos NoSQL y SQL, así como herramientas para la implementación de machine learning, redes neuronales y deep learning, sin olvidar los diferentes formatos para estructurar y comprimir información como (Clave-Valor, Csv, Json, Thrift, Avro, Parquet…).

Temàtiques

El Màster en Big Data Engineer prepara l’alumne per a:

  • Entendre el concepte d’escalabilitat horitzontal i la seva relació amb els sistemes distribuïts.
  • Diferenciar entre les diferents tipologies i usos dels sistemes distribuïts.
  • Dissenyar arquitectures en base de sistemes distribuïts per cobrir tasques de processament, transport i emmagatzematge de dades.
  • Familiaritzar-se amb els diferents tipus d’eines per al tractat massiu de dades.
  • Tenir la capacitat de triar l’eina més adequada en cada cas.
  • Tenir coneixements pràctics per poder solucionar problemes reals utilitzant plataformes com Hadoop, Spark o Kafka.
  • Adquirir capacitats de disseny i gestió de sistemes distribuïts.
  • Aplicar les capacitats d’administració de sistemes per a muntar sistemes d’alta escalabilitat.
  • Identificar fonts d’informació i definir processos d’obtenció i actualització de dades.
  • Aplicar els principals estimadors univariables: recompte, mitja, mitjana i desviació estàndard.
  • Treballar amb els principals mètodes d’anàlisi bivariables: taules de contingència, correlació i regressió.
  • Treballar amb els principals mètodes d’anàlisi multivariables: arbres de decisió, agrupació (clustering), factorial i regressió.
  • Comprendre tècniques d’analítica avançada sobre conjunts de dades complexes, com ara grafs, text o sèries temporals.
  • Aprendre els fonaments en els quals es basen les tècniques d’intel·ligència artificial per extreure models predictius a partir d’un conjunt de dades.
  • Ser capaç de treballar amb un especialista en Machine Learning, i saber què cal tenir en compte per traslladar les seves idees en un producte real.
  • Saber com implementar un entrenador de models predictius analítics, i escalar-a grans volums de dades.

• Conèixer el concepte data driven i la seva correcta aplicació a nivell empresarial.

Dades d'interès
Universitat: Institut de Formació Contínua – Universitat de Barcelona
Tipus de curs: Màster
Crèdits: 60 ECTS
Cost: 5.170€
Contacte: Correu electrònic: info.il3@ub.edu | Telèfon: 93 309 36 54
Web: Màster en Big Data Engineer


Dimensions
Aplicació Big Data al negoci
Models analítics i estadística
Arquitectures BI&BigData

*Nivell de profunditat basat en el nombre de crèdits dedicats a cada una de les dimensions respecte el total.

Uso de cookies

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.plugin cookies

ACEPTAR
Aviso de cookies
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!