35% OFERTA LIMITADA
Modalidad: Online con clases en directo
Prácticas en Empresas Garantizadas
Formación orientada al EMPLEO
100% de alumnos acceden Becas Descuento
- ¿ Quieres ser especialista en Big Data science? Ahora te lo ponemos fácil , conviértete en experto en tiempo record con las máximas garantías formativas
Certificaciones del Centro
Más de 20 años de experiencia formando profesionales en Tecnología
Nuestros alumnos realizan prácticas en:
¿Te gustaría trabajar en una empresa gestionando grandes bases de datos? , nuestro curso experto en Big Data es lo que estás buscando. Nuestra formación te permitirá obtener los conocimientos que estás buscando de una forma sencilla , adaptada a tus horarios y en tiempo récord. Además, te brindamos la posibilidad de realizar prácticas en empresas y acceso a bolsa de empleo ya que somos agencia de colocación acreditada por el SEPE.
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 Big Data
Salidas Laborales
- Trabajar como Data Engineer, Data Analyst o Data Scientist especializado en Big Data.
- Actuar como Ingeniero de Software y programador en proyectos de ingeniería y consultoría relacionados con el dato.
- Ser arquitecto y administrador de sistemas Big Data.
- Liderar proyectos de datos como experto en Big Data
Qué Aprenderás
- Python para Data Science
Te familiarizarás con los conceptos y herramientas fundamentales del Data Science y adquirirás los conocimientos de programación con Python para comenzar con el curso.
Aprenderás los elementos del lenguaje las estructuras de programación y el uso de distintas librerías que te permitirán abordar el resto del programa.
También comenzarás a utilizar entornos de desarrollo integrado como Pycharm o Jupiter Lab y sistemas de control como versiones como Git.
- GNU/ Linux
Te familiarizarás con la administración de sistemas Linux para poder desplegar tus proyectos en Big Data en producción en la Cloud.
También se te formará en los fundamentos de la administración y el uso del sistema operativo GNU/Linux y como desplegar instancias en Cloud de Debian, Ubuntu, CentOS… para poner en producción tus proyectos de Data
- Data Analytics
Te convertirás en un Data Analyst que será capaz de acceder a datos, explorarlos y prepararlos, y visualizaros con diferentes herramientas, para sacar conclusiones sobre datos.
Comenzarás aprendiendo librerías como Numpy y Pandas, que te permitirán analizar y modificar los datos, y explorar sus características. Además, te familiarizaras con los conceptos estadísticos que te ayudarán a interpretar y también modificar los datos. Posteriormente visualizarás esos datos con Posteriormente visualizarás esos datos con librerías de Python como Matplotlib y Seaborn. Abordarás un proyecto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Realizarás el análisis y extraerás conclusiones sobre los mismos y lo expondrás utilizando capacidades de visualización y storytelling.
- Big Data
Aprenderás las tecnologías más relevantes a nivel empresarial del ecosistema Big Data.
Veremos las herramientas más importantes del ecosistema Big Data, tanto de manera teórica como práctica. Adéntrate en el procesamiento distribuido montando y administrando clústeres de Hadoop/Spark y programando en PySpark. Aprende cómo funcionan las Bases de Datos NoSQL y descubre como a utilizar y administrar las más usadas, como MongoDB. Descubre como ingestar datos en tiempo real mediante herramientas como Kafka y como desplegar tus desarrollos en forma de microservicios con Kubernetes y Docker
- Machine Learning
Aprenderás las bases del aprendizaje automático.
Como experto en Big Data en muchos equipos tu misión será ayudar a los expertos en Machine Learning a realizar los proyectos, o incluso, con el tiempo, quizás convertirte tú en un experto en Machine Learning. Por ello, en este módulo se explican las bases de qué es el Machine Learning, que tipos hay, para qué sirve y se enseñan algunos modelos simples y útiles a modo de iniciación en esta disciplina
Perfil del alumno
• Personas sin conocimientos técnicos: Estás en situación de desempleo o quieres cambiar de área a una que ofrezca grandes posibilidades laborales.
• Personas con pocos conocimientos técnicos: Has visto algo por tu cuenta o realizado alguna formación, pero deseas aprender más y dedicarte profesionalmente al Big Data.
• Personas que ya trabajan en el área tecnológica: eres programador y deseas aprender nuevas herramientas y tecnologías para desarrollarte profesionalmente
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.
Conseguirás 6 titulaciones:
- Máster en Big Data Science
- Iniciación a GNU/Linux
- Desarrollo en Python Avanzado
- Análisis de datos y visualización con Python
- Big Data Avanzado
- Iniciación al Machine Learning
Prácticas en empresas del sector 100% aseguradas.
Disponemos de un departamento propio especializado en colaboraciones con empresas tecnológicas de gran nivel para que nuestros alumnos puedan poner en práctica los conocimientos aprendidos.
Las prácticas tienen como finalidad tu incorporación en el mercado dentro de una empresa y disfrutar de una primera experiencia profesional que enriquezca tu CV y que pueda permitirte dar el salto al mercado laboral.
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.
- 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
1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías Big Data (5 sesiones)
– Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…
– Introducción a GNU/Linux
– GNU/Linux Avanzado
– Como usar GNU/Linux en Cloud (AWS)
– Introducción teórica a las tecnologías Big Data: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…
2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (6 sesiones)
– Introducción a los lenguajes de programación
– Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos
– Python: Funciones y Scope
– Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones
– Python: Módulos y Uso de librerías de Python
3) Módulo 3: Programación Orientada a Datos (3 sesiones)
– Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…
– Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos
– Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales
4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 sesiones)
– Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.
– Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.
5) Módulo 5: Bases de Datos e Ingestión de datos (3 sesiones)
– Bases de datos SQL
– Bases de datos NoSQL: Clave-Valor, Columnares, Documentales y de Grafos
– Bases de Datos NoSQL Documentales: MongoDB (PyMongo)
– Sistemas de ingestión de datos en tiempo real: Kafka
6) Módulo 6: Procesamiento Distribuido (5 sesiones)
– Funcionamiento de un sistema Big Data de Procesamiento Distribuido: Ingestión, Almacenamiento, Gestión de Recursos, Cálculo Distribuido…
– Hadoop: Instalación y configuración, HDFS y YARN
– Introducción a Spark: Instalación y configuración, pySpark y DataFrame API
– Machine Learning con Spark: MLlib
– Microservicios: Kubernetes y Docker
– Arquitecturas Big Data: Lamba vs Kappa vs Microservicios
7) Módulo 7: TFM (Opcional) (2 meses)
– El alumno presentará una propuesta de proyecto de en el que se utilicen tecnologías Big Data y lenguaje de Python para resolver un caso de negocio al docente.
– Una vez aprobada la propuesta el alumno lo realizará
– Al entregarlo el docente dará su feedback y si este es positivo el alumno tendrá una mención especial en su diploma y prioridad en nuestra bolsa de empleo
Opiniones de Nuestros Alumnos
Opiniones de Nuestras Empresas Colaboradoras
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Sistema de enseñanza basado en la práctica.
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