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Para realizar nuestro curso no necesitas ninguna titulación académica previa, nos encargamos de enseñarte BIG DATA con todas las garantías de que una vez que finalices tu formación, estarás totalmente preparado para trabajar como data analytics


Salidas Laborales

  • Arquitecto de soluciones Big Data
  • Administrador y/o desarrollador de sistemas Big Data
  • Chief Data Officer (CDO).
  • Machine Learning Engineer.
  • Business Analyst.
  • Big Data Consultant.
  • Analista de datos (Data Analyst)
  • Big Data Developer.
  • Big Data Engineer.
  • Data Scientist.
  • Data Analyst.
  • NLP Consultant.

Qué Aprenderás

  • Uso y gestión de datos en bases de datos relacionales, como fuente de datos para los programas.
  • Conocer funcionamiento y uso de las bd NOSQL en relación a las bases de datos tradicionales.
  • Adquirir las bases necesarias del lenguaje java, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, así como uso de la interface gráfica, gestión de ficheros y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
  • Adquirir las bases necesarias del lenguaje Phyton, para su posterior aplicación en el desarrollo de programas, y pruebas unitarias, combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.
  • Conocer las formas de procesamiento/almacenamiento de datos a gran escala. Ecosistema Hadoop.
  • Conocer la programación funcional en Scala para su posterior uso en Spark.
  • Conocer la arquitectura Spak y su impacto en el mundo Big Data. Procesamiento a gran escala con Spark.

Perfil del alumno

  • Aquellas personas que quieran adquirir las capacidades técnicas y analíticas necesarias para especializarse en Analítica de Negocio o Big Data.
  • Profesionales en áreas como Tecnología, negocio o departamentos analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del “business analytics” para mejorar estrategias y tener una visión más global de la organización o innovar en grandes empresas.

Salario Promedio

Las empresas están invirtiendo mucho en este campo, reclamando perfiles especializados, por lo que, actualmente, no se puede cubrir toda la demanda pese a que el mercado ya ha madurado, en España hay una gran escasez de profesionales del Big Data.

El sueldo siempre dependerá de la experiencia y la responsabilidad asociada al cargo. Como muestra un especialista en Data Analyst cobra entre 35.000 y 45.000€ anuales en España.

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Te garantizamos al 100%  la realización de prácticas en empresas siempre y cuando tu lo desees.
Para la obtención del título no es obligatorio realizar este módulo.
Grupo Atrium colabora desde hace 20 años con empresas especializadas en tecnología y ofrece a sus alumnos prácticas de primer nivel.
Algunos de nuestros colaboradores:
 
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Sistema de Aprendizaje práctico ABP.

Nos basamos en un aprendizaje práctico basado en ABP (Aprendizaje en Base de Proyectos y resolución de Problemas). Simulando entornos profesionales en cada uno de los ejercicios o actividades.

Con el objetivo de ofrecer una formación integral y flexible podrás realizar nuestro CURSO BIG DATA estés donde estés y a la hora que quieras. Todas las semanas disfrutarás una clase en directo que quedará grabada en nuestra plataforma para puedas verlas las veces que desees.

Nuestro claustro se compone de expertos en Big Data que trabajan en el área y te acompañarán a lo largo de todo tu proceso formativo explicando y resolviendo todas las dudas que te puedan surgir.

  • Videoconferencias en directo todas las semanas
  • Tutorización personalizada por expertos en activo
  • Acceso a campus 24 horas al día 7 días a la semana
  • Ejercicios y prácticas
  • Prácticas en las mejores empresas del sector *
  • Acceso a Bolsa de Empleo
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MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN SISTEMAS DE INFORMACIÓN

  • Introducción. BI y DWH
  • Sistemas operativos (LINUX, introducción a DOS y PowerShell)
  • Conceptos generales de Linux
  • Comandos, variables de entorno y scripts
  • Control y planificación de procesos
  • Sistemas de almacenamiento y sistemas de ficheros
  • Administración Básica de Linux
  • Introducción DOS y Powershell
  • Técnicas Data Warehousing y SQL
  • Conceptos generales Data Warehouse
  •  Gestor de base de datos.
  •  Lenguaje de manipulación de datos (DML), sentencias Select, insert, update, delete, merge
  • Lenguaje de definición de datos (DDL), sentencias Create, Alter, Drop
  • Operadores aritméticos, lógicos, de relación
  • Funciones de fila simple, de grupo. Subselects, joins
  •   ETL, Extracción, Transformación y Carga de datos
  • Introduction
  •  Database Vs Data Warehouse
  •  Preparacíon de entornos e instalacion
  •  Principales algoritmos en integracion de datos
  •  Principales ETL del mercado: (Pentaho, Talend, Qulick..)
  •  Lectura y escritura de ficheros planos y base de datos
  •  Uso de las principales funciones (agregación, join, uniones, sorters,..)
  •  Carga de un modelo de datos

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 2: BASES DE DATOS NOSQL  

  • Introducción a las bases de datos NoSQL
  • ¿Qué son?
  • Tipos de BBDD NoSQL
  • Ventajas y desventajas
  • Introducción a BBDD NOSQL orientada a documentos (MongoDB)
  • CRUD (Create, Read, Update and Delete) y el shell de Mongo DB
  • Uso de cursores en MongoDB
  • Sharding: distribución de la información en múltiples servidores
  • Motores de almacenamiento en MongDb e índices
  • Introducción a BBDD NOSQL orientada a grafos (Neo4j)
  • Introducción.
  • Operaciones y análisis de grafos
  • Cypher Query Languaje

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 3: VISUALIZACIÓN   

  • La Visualización de Datos
  • Cómo desarrollar visualizaciones efectivas
  • Recogida de datos y análisis
  • Principales herramientas del mercado: Tableau, Qlick Sense, Power BI…

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 4: PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS

  •  Introducción
  •  Tipos: cadenas, listas, diccionarios, tuplas, etc
  •  Iteración: Loops e ifs
  •  Lectura y escritura de ficheros
  •  Librerías: numpy, matplotlib, pandas, etc
  •  Introducción a modelos predictivos.

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 5: HADOOP Y SU ECOSISTEMA

  • Apache Hadoop: Introducción
  • El sistema de almacenamiento de ficheros HDFS y MapReduce
  • Ecosistema Hadoop: hive, sqoop, hue, …
  • Arquitectura de un cluster
  • Arquitectura Yarn
  • Tipos de despliegue Hadoop
  • Streaming
  • Seguridad

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO

MÓDULO 6: SPARK 

  • Introducción a Apache Spark
  •  Módulos Spark:
  •  Spark Sql
  •  Spark Streaming
  •  Spark MLlib
  •  GraphX
  •  Creación y manejo de RDDs
  •  Pair RDDs
  •  Spark vs MapReduce
  •  HDFS y Spark
  •  Spark en cluster
  •  Programación en Spark:
  •  Spark Java API (Javadoc)
  •  Spark R API (Roxygen2)
  •  Scala API
  •  PySpark Python API
  •  Introducción a la programación en Scala y PySpark
  •  Estructuras de control básicas
  •  Tipos de datos
  •  Colecciones
  •  Funciones principales

EJERCICIO FINAL DE MÓDULO


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Experiencia: Más de 20 años dedicados a la enseñanza de calidad.

Profesores Expertos que te ayudarán a lo largo de todo tu proceso formativo.

Prácticas Exclusivas para alumnos. Colaboramos con cientos de empresas para que puedas realizar prácticas en empresas de tecnología.

Garantía de Calidad: Grupo Atrium pasa auditorías externas de calidad -Sello ISO 9001.

Agencia de Colocación Autorizada.Por el SEPE con autorización: 1300000056.

Sistema de enseñanza basado en la práctica.

Facilidades de Financiación. Financia tú curso hasta 24 meses.

Comienza desde 0. Realiza tu formación sin conocimientos ni requisitos académicos previos.

Opiniones de Nuestros Alumnos

En mi opinión lo mejor ha sido la calidad de la materia, la buena atención por parte de todo el centro y la preparación del profesorado.

Andrés García

Me ha gustado mucho este curso. Me ha aportado los conocimientos que esperaba. El temario era bastante amplio. Los tutores lo explicaban todo muy bien. El precio se adaptaba a mis necesidades.

Susana Luelmo

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